Statistics理解ROC和AUC ROC和AUC平时用的比较多,但是其真正的原理和计算过程却了解的不多,因此做个整理 照抄自网上的一个例子,加深下理解: 比方说在一个10000个人的数据集中,有100个人得了某种病症,你的任务是来预测... 02月12日3,989评论AUC ROC 阅读全文
BioinformaticsROC和AUC介绍以及如何计算AUC ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以... 12月18日6,1672AUC ROC 阅读全文
Machine Learning常用的模型评估指标 “没有测量,就没有科学。”这是科学家门捷列夫的名言。 在计算机科学中,特别是在机器学习的领域,对模型的测量和评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法,我们才能够快速的发现在模型选择和训练过程中... 04月06日3,318评论AUC ROC 阅读全文
Machine Learning机器学习算法性能评估常用指标总结 考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative)。对一个二分问题来说,会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),... 02月02日2,199评论ROC 机器学习 阅读全文
StatisticsAUC的计算方法及相关总结 一、roc曲线 1、roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 横轴:负正类率(false pos... 02月12日14,111评论AUC 阅读全文
Machine Learning分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率 在分类任务中,人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上,这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中,有一个普遍适用的称为混淆矩阵... 05月18日864评论AUC ROC 阅读全文
StatisticsROC与AUC的定义与使用详解 分类模型评估: 指标 描述 Scikit-learn函数 Precision 精准度 from sklearn.metrics import precision_score Recall 召回率 fr... 02月12日1,138评论AUC ROC 阅读全文