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...
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...
ROC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...
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...
全面了解ROC曲线
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...
决策曲线分析法（Decision Curve Analysis，DCA）曲线
我们都知道，评价一种诊断方法是否好用，一般是作ROC曲线，计算AUC。但是，ROC只是从该方法的特异性和敏感性考虑，追求的是准确。而临床上，准确就足够了吗？患者就一定受益吗？ 比如我通过某个生物标志物...
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）,...
ROC曲线和PR曲线(Precision-Recall)的联系
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...
用Medcalc软件做ROC分析的几个小功能
在临床研究中，ROC曲线分析是我们比较常用的一种分析方法，主要用它来探索一个指标对于结局的判别效果，以及寻找该指标的判断切点值。比如我们有如下数据，group代表研究对象的分组(1是病人，0是非病...
分类器性能指标之ROC曲线、AUC值
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...