一、AUC含义 AUC是二分类指标ROC曲线下方的面积，在0~1之间。而在预测结果概率列表中可以理解为负样本排在正样本前面的概率（对概率值列排序）。 二、概率列表 通常建模结果可以输出为包含两列的表，第一列为真实标签（1/0），第二列为预测标签1的概率，示例如下： 三、利用awk计算AUC （1）先 ...
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2021-04-10 12:59:15
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纵坐标：真正例率 正样本被正确召回的比例 横坐标：假正例率（分子是预测为正实际为反，分母是负样本） 负样本被错误找回的比例 因此在ROC曲线的面积AUC，可以理解为是固定FPR，正样本的正确召回率；或者固定TPR，负样本的正确召回率。（样本预测的排序质量） 因此AUC越大越好。 显然，我们关注的是模 ...
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2021-03-15 10:38:57
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=18944 本文将使用一个小数据说明ROC曲线，其中n = 10个观测值，两个连续变量x_1和x_2，以及二元变量y∈{0,1}。 我们可以表示平面（x_1，x_2）中的点，并且对y∈{0,1}中的y 使用不同的颜色。 df = data.frame ...
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2021-01-22 12:19:30
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【内容简介】系统详解分类器性能指标，什么是准确率-Accuracy、精确率-Precision、召回率-Recall、F1值、ROC曲线、AUC曲线、误差-Error、偏差-Bias、方差-Variance及Bias-VarianceTradeoff在任何领域，评估（Evaluation）都是一项很重要的工作。在MachineLearning领域，定义了许多概念并有很多手段进行评估工作1混淆矩阵-
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2020-11-30 15:15:08
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Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线 ...
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2020-09-17 21:23:42
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1.数据处理时缺失指怎么处理 2.L1和L2的区别 3.高维数据如何降维 4.特征处理，连续型和非连续性，给了个例子，年龄和user_id两个特征如何处理 5.LR了解吗，如何解决过拟合问题 6.如何评估模型结果，我把分类和回归分别解释，介绍各种评估方式的不足，还问了ROC曲线横纵坐标 7.Rand ...
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2020-07-28 22:38:27
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https://www.bilibili.com/video/BV1wz4y197LU?from=search&seid=17139874139360178585 讲的很好 1、TPR FPR AUC： ROC围成的面积 ROC曲线： TPR FPR为横纵坐标的曲线包围的曲线 TPR（Y） & F ...
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2020-07-24 21:37:33
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1、详细链接见 https://www.cnblogs.com/mdevelopment/p/9456486.html 复习ROC曲线： ROC曲线是一个突出ADS分辨能力的曲线，用来区分正常点和异常点。ROC曲线将TPR召回率描绘为FPR假阳性率的函数。 曲线下的面积(AUC)越大，曲线越接近水平 ...
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2020-07-13 18:34:45
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ROC 结果 源数据:鸢尾花数据集（仅采用其中的两种类别的花进行训练和检测） Summary features：['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)'] 实例：[5.1, 3. ...
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2020-06-25 19:35:25
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为什么roc_auc_score()和auc()有不同的结果？ auc()：计算ROC曲线下的面积.即图中的area roc_auc_score()：计算AUC的值，即输出的AUC 最佳答案 AUC并不总是ROC曲线下的面积.曲线下面积是某个曲线下的(抽象)区域,因此它比AUROC更通用.对于不平衡 ...
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2020-04-29 13:04:56
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