通俗理解ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)

ROC曲线

ROC曲线，受试者操作特征曲线。

ROC曲线横轴为假阳性率(False Positive Rate,FPR)

F P R = F P N = F P F P + T N

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分类模型尝试将各个实例(instance)划归到某个特定的类,而分类模型的结果一般是实数值,如逻辑回归,其结果是从0到1的实数值.这里就涉及到如何确定阈值(threshold value),使得模型结 ...
ROC（receiver operating characteristic curve）曲线与ROC分析
ROC(receiver operating characteristic curve)曲线与ROC分析目录 ROC(receiver operating characteristic curve) ...
auc matlab,matlab ROC曲线(receiver operating characteristic)/AUC
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 ...
ROC:Receiver operating characteristic Curve接受者操作特征的理解
概念 ROC是表示区分二分类真实情况的能力曲线图最初该方法是为军事雷达人员设计的,这也是该名字的来源符号意义 P(positive):代表在真实数据集中的正类 N(negative):代表在真实数 ...
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线简介
最近在看一些医学和机器学习结合的论文,这些论文里面评价分类器的分类性能最常用的指标之一就是ROC曲线.同时我也注意到在一些涉及到实际应用的场景中,ROC曲线出现的频率也很高.鉴于以上原因,接下来我就对 ...
ROC-AUC 浅谈理解ROC曲线和AUC值
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（推荐）彻底理解ROC曲线和AUC值
本文转自:https://mp.weixin.qq.com/s/a-SL1peqyw9eKyjzFthvlA 二分类模型预测的结果是否足够好,ROC和AUC是重要指标. 1. T.F.P.N.R 首先 ...
深入理解ROC曲线和EER及其之间的关系
1.ROC曲线我们知道,在很多学习器中是通过将既定的阈值与学习器对测试样本预测值(实值/概率)进行比较.如果大于阈值则将其判为正类样本,小于阈值将其判为负类样本.这个实值或者概率预测结果的好坏,直接 ...
深入理解ROC曲线的定义以及绘制ROC曲线过程，其与模型性能的关系，以及AUC
深入理解ROC曲线的定义以及绘制ROC曲线过程,其与模型性能的关系,以及AUC 很多学习器是为测试样本产生一个实值或者是概率预测,然后将这个预测值和一个分类阈值(threshold)进行比较.若大于阈 ...
如何理解ROC曲线和AUC值
1.ROC曲线下的面积就是AUC值. 2.如何绘制ROC曲线,通过改变不同的阈值,每个阈值都可以得到一个混淆矩阵,通过混淆矩阵,可以计算出假阳性率和真阳性率.即该坐标系下的一个点.将阈值从0,调整到1 ...

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