在R中使用AUC包时出现错误。
WeusetheAUCpackageinRtoevaluatethemodelprediction.我们使用R中的AUC包来评估模型预测。Sometimes,wefacedtheerrorlikebelow:有时，我们面临如下错误:>plot(roc(pred,yTEST))>auc(r...
[原创] 广告推荐算法（group auc）评价指标及Spark实现代码
我们曾经有这样的疑惑，那就是训练样本，AUC得到提升。当将新模型放到线上后，却发现实际效果却没有老模型好，这时候很多人就开始疑惑了。在机器学习算法中，很多情况我们都是把auc当成最常用的一个评价指标，而auc反映整体样本间的排序能力，但是有时候auc这个指标可能并不能完全说明问题，有可能auc并...
推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践
原创：文文小小挖掘机5月13日推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习(四)--多值离散特征的embedding解决方案推荐系统遇上深度学习...
简单梳理对AUC的理解
AUC（AreaUnderCurve）是机器学习中二分类模型的一个评价指标。定义为ROC曲线中下的面积，但我们先不管定义。 简单解释，AUC代表的是真阳性率（实际阳性、猜测阳性）>伪阳性率（实际阴性、猜测阳性）的概率。 就拿预测患糖尿病概率这一事例来说，对于真的患有糖尿病的人我们当然...
[work]ROC AUC的理解
一、文章来由ROC、AUC是标准的metrics，很多实验都要用到。而且有实验，最后一层是sigmoidlayer，threshold是体现在ROC中二、ROC首先有两个定义需要澄清，曲线的坐标分别为真正例率（TPR）和假正例率（FPR），定义如下：下图为ROC曲线示意图，因现实任务中通常利用有限个...
信息检索（IR）的评价指标介绍 - 准确率、召回率、F1、mAP、ROC、AUC
reference：http://blog.csdn.NET/marising/article/details/6543943在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要，因此最近根据网友的博客做了一个汇总。准确率、召回率、F1信息检索、分类、识别、翻译等领域...
如何直观理解AUC评价指标？
导语最近一直在思考如何直观理解AUC，查了*的以及网上的讲解描述，感觉仍然很难把这个概念表述得通俗易懂，直到昨天周会后拿笔在纸上画了画，感觉似乎找到了一种比较有意思的理解方法，下面就请各位看官容我慢慢道来。首先简单介绍一下什么是AUC。根据*的描述，AUC（AreaundertheCur...
ROC曲线的AUC（以及其他评价指标的简介）知识整理
相关评价指标在这片文章里有很好介绍信息检索（IR）的评价指标介绍-准确率、召回率、F1、mAP、ROC、AUC:http://blog.csdn.net/marising/article/details/6543943ROC曲线：接收者操作特征（receiveroperatingcharacteri...
python计算auc指标实例
下面小编就为大家带来一篇python计算auc指标实例。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
ROC曲线和AUC值
链接：https://www.zhihu.com/question/39840928/answer/146205830来源：知乎一、混淆矩阵混淆矩阵如图1分别用”0“和”1“代表负样本和正样本。FP代表实际类标签为”0“，但预测类标签为”1“的样本数量。其余，类似推理。二、假正率和真正率假正率（Fa...
auc指标含义的理解
机器学习实践中分类器常用的评价指标就是auc，不想搞懂，简单用的话，记住一句话就行auc取值范围[0.5,1]，越大表示越好，小于0.5的把结果取反就行。想搞懂的，看AnintroductiontoROCanalysis（TomFawcett）这篇论文把。我把这篇论文的要点整理了一下。引子假设有下面...
[原创] 广告推荐算法（group auc）评价指标及Spark实现代码
我们曾经有这样的疑惑，那就是训练样本，AUC得到提升。当将新模型放到线上后，却发现实际效果却没有老模型好，这时候很多人就开始疑惑了。在机器学习算法中，很多情况我们都是把auc当成最常用的一个评价指标，而auc反映整体样本间的排序能力，但是有时候auc这个指标可能并不能完全说明问题，有可能auc并...
准确率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse,mape评价指标
在机器学习、数据挖掘领域，工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。1.准确率P、召回率R、F1值定义准确率（Pr...
ROC曲线及AUC评价指标
很多时候，我们希望对一个二值分类器的性能进行评价，AUC正是这样一种用来度量分类模型好坏的一个标准。现实中样本在不同类别上的不均衡分布(classdistributionimbalanceproblem)，使得accuracy这样的传统的度量标准不能恰当的反应分类器的性能。举个例子：测试样本中有...
关于ROC AUC指标的详细介绍说明
转发一篇对于ROC AUC解释比较通俗明了的文章：ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binaryclassifier）的优劣，对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC...
ROC曲线与AUC以及LIFT
ROC曲线对于0,1两类分类问题,一些分类器得到的结果往往不是0,1这样的标签,如神经网络,得到诸如0.5,0,8这样的分类结果。这时,我们人为取一个阈值,比如0.4,那么小于0.4的为0类,大于等于0.4的为1类,可以得到一个分类结果。同样,这个阈值我们可以取0.1,0.2等等。取不同的阈值,得到...
ROC曲线与AUC计算
ROC曲线绘制与AUC计算声明：1）该博文是整理自网上很大牛和专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应，更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，...
ROC曲线与AUC--模型评价指标
ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROCcurve。平面的横坐标是falsepositiverate(FPR)，纵坐标是truepositiverate(TPR)。相关概念TruePositiveRate（真正率,TPR...
【AUC】二分类模型的评价指标ROC Curve
AUC是指:从一堆样本中随机抽一个，抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性!AUC是一个模型评价指标，只能用于二分类模型的评价，对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如kaggle，那你会发现AUC和log...
PR曲线，ROC曲线，AUC指标等，Accuracy vs Precision
作为机器学习重要的评价指标，标题中的三个内容，在下面读书笔记里面都有讲：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是讲的不细，不太懂。今天又理解了一下。看了这篇文章：https://www.douban.com/note/247271147/...