ROC曲线

在分类预测中，我们一般比较关注准确率，但是，混淆矩阵也是非常重要的。尤其是当我们都其中的某一类别特别感兴趣的时候，通常要单独的看这个类别的召回率和精度，比如在癌症诊断过程中，我们宁愿错误的认为一个人是...

01月13日 1,812 评论

关于ROC曲线，IDI和NRI

（一）缘起这几天，连续碰到多人咨询了两个同样的问题，这两个都是非常有意思的话题：如何比较两个模型的预测效果？ROC的AUC值比较？IDI、NRI如何计算？如何做危险因素评分预测模型？怎样将回归...

06月09日 6,348 1

初识ROC曲线 1. ROC的前世今生： ROC的全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲线，首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用...

03月09日 64,597 1

在机器学习中，ROC（Receiver Operator Characteristic）曲线被广泛应用于二分类问题中来评估分类器的可信度，但是当处理一些高度不均衡的数据集时，PR曲线能表现出更多的信息...

11月11日 508 评论

ROC曲线，受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。 ROC曲线...

08月09日 4,231 1

AUC介绍 AUC (Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于 F1-Score 对项目的不平衡有更大的容忍性，目前常见的机器学习库中(比如 scikit-l...

07月03日 6,527 评论

最近，有多位临床研究者来咨询，都问到同样的一个问题，说在临床上某一个指标诊断某种疾病的准确性往往不高，于是研究者想将多个指标综合，看多指标综合对某一疾病诊断的准确性如何。大家都知道，ROC曲线可以实...

05月09日 7,382 评论

一、ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是以真...

03月09日 2,804 评论