1、AUC（Area Under Curve）原理 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线与AUC（Area Under Curve） ROC曲线：横坐标：假正率(False positive rate， FPR)，FPR = FP / [ FP + TN] ，代表所有负样本中错误预测为正样本的概率，假警报率；纵
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2023-07-01 17:32:57
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AUC计算 1. 根据定义Aera Under Curve，计算面积。样本有限，所以得到的AUC曲线一般是个阶梯状，所以计算这些阶梯的面积即可。先按score排个序，然后从头遍历一遍，把每个score作为划分阈值，可以得到对应的TPR和FPR，计算出底下的面积。更直观的计算方法，参考《百面机器学习》：这种直接计算面积的方法比较麻烦，一般使用下面的等价方法进行计算。2. AUC
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2024-01-03 16:45:05
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由于ROC曲线面积比较难求得，所以判断模型好坏一般使用AUC曲线 关于AUC曲线的绘制，西瓜书上写得比较学术，不太能理解，假设有这么一个样本集：假设预测样本为20个，预测为正类的概率已经进行了排序，得分递减，画图步骤为：(1) 在所排序的样本最左边，画一条线即 无 | 1 2 3 4 5 …，线左边的认为是正类，右边认为是负类，可以算出，TP(实际为正，预测为正)=0，FN(
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2023-07-19 20:42:58
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PyTorch入门 2 —— 张量数值运算基本运算点积运算 / 矩阵乘法比较运算逻辑运算初等函数运算统计运算指定运算设备 在神经网络中都会根据需要进行各种向量、矩阵的运算，使用 PyTorch 可以很方便地使用各种函数方法完成计算需求。在 PyTorch 中，计算的数据都是以张量形式存在，PyTorch 为每个张量封装很多实用的计算函数，并且既可以在 CPU 中运算也可以在 GPU 中运算。本篇
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2023-11-25 11:24:21
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在数据科学和机器学习中，接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve, ROC 曲线）及其下的面积（Area Under the Curve, AUC）是评估分类模型性能的重要工具。使用 Python 生成 AUC 曲线不仅直观，而且可以帮助我们更深入地了解模型的表现。本文将详尽记录如何使用 Python 实现 AUC 曲线，包括环境准备、集成
1.ROC曲线在信号检测理论中，接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线）是一种坐标图式的分析工具，用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型、舍弃次佳的模型。 (2) 在同一模型中设定最佳阈值。在做决策时，ROC分析能不受成本／效益的影响，给出客观中立的建议。ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场
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2023-12-06 13:14:25
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AUC是一个模型评价指标，用于二分类模型的评价，对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如logloss，accuracy，precision。实际中，AUC和logloss比accuracy更常用，这是因为很多机器学习模型对分类问题的预测结果都是概率，而如果要计算accuracy，需要先把概率转换成类别，这里就需要手动设置一个阈值，概率高于阈值放到一个类别，低于的话就放到另一个类别里，那么这个阈
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2023-08-23 20:39:07
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ROC是一个曲线，AUC是曲线下面的面积值。 ROC曲线是FPR和TPR的点连成的线。可以从上面的图看到，横轴是FPR, 纵轴是TPR （TPR = TP / (TP + FN)；FPR = FP / (FP + TN)）ROC曲线如果想要理解的话，要关注四点一线：1） (0,1)点：FPR==0，TPR==1 -->代表最好的一种情况，即所有的正例都被正确预测了，并且，
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2023-07-04 13:55:33
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假设我们开始import numpy as npfrom sklearn import metrics现在我们设置真实的y和预测分数：y = np.array([0, 0, 1, 1])scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])(注意,y已经从你的问题向下移了1.这是无关紧要的：无论是预测1,2或0,1都可以获得完全相同的结果(fpr,tpr,阈值等),但是一
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2023-08-25 02:22:47
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#利用下列函数方便实现自动化操作
import os
import pyperclip
import pyautogui
from keyboard import is_pressed
from time import sleep
import cv2
def accRecog(recogImgPath, do=pyautogui.click, method=cv2.TM_CCOEFF_NORM
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2023-09-22 14:05:47
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前言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。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。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
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2023-09-26 17:21:49
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AUC（Area under curve）是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积，如下图： 要理解这张图的含义，得先理解下面这个表： 表中列代表预测分类，行代表实际分类： 实际1，预测1：真正类（tp） 实际1，预测0：假负类（fn） 实际0，预测1：假正类（fp） 实际0，预测0：真负类（tn） 真实负样本总数=n=fp+tn 真实正样本总数=p=tp+fn
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2023-08-30 09:22:42
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# Python 画 AUC 曲线：从理解到实现
## 什么是 AUC？
AUC（Area Under the Curve）是评估分类模型性能的重要指标。它是 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线下的面积，表征了模型在各种切分阈值下的分类效果。AUC 值介于 0 和 1 之间，值越大表示模型的分类能力越强。
- AUC = 0.5：模型无判别能力；
原创
2024-10-28 05:09:59
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# 使用Python绘制AUC曲线的指南
AUC（Area Under the Curve）曲线是评价分类模型性能的重要工具。本文将教你如何使用Python绘制AUC曲线。我们会分步骤来进行，首先给出一个整体流程，然后深入到每一步的具体实现。
## 整体流程
以下是实现AUC曲线的基本流程：
| 步骤 | 描述
# 如何在Python中绘制AUC曲线
在机器学习的模型评估中，我们常常需要用到ROC曲线及其下方的面积（AUC）来衡量模型的性能。本文将逐步教你如何使用Python绘制AUC曲线。我们将从以下流程开始：
## 流程步骤
以下是绘制AUC曲线的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------------
# Python中的AUC和KS曲线
在机器学习中，AUC和KS曲线是用来评估模型性能的重要指标。AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积，用来衡量二分类模型的分类准确性；而KS（Kolmogorov-Smirnov）曲线则是评估模型的区分能力。
## AUC曲线
AUC曲线是ROC曲线下的面积，即ROC曲线与横轴之间的面积。AUC的取值范围在0到1之间，数值越接近1表
原创
2024-06-14 04:12:43
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AUC(Area under Curve)：Roc曲线下的面积，介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。 首先AUC值是一个概率值，当你随机挑选一个正样本以及负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值，AUC值越大，
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2019-03-24 00:45:00
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## Python画AUC曲线的流程
首先，我们需要明确一下画AUC曲线的目的和意义。AUC（Area Under Curve）是一种常用的评价模型分类准确性的指标，通常用于评估机器学习模型的性能。AUC曲线可以直观地展示模型的分类效果，通过计算曲线下的面积来评估模型的准确性。
下面是实现“Python画AUC曲线”的步骤：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
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原创
2023-08-16 08:23:56
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在这篇文章中，我将向大家详细介绍如何使用 Python 中的 Matplotlib 库绘制 AUC 曲线（即 ROC 曲线），并结合多种图表来帮助理解与实现过程。
### 协议背景
在数据科学和机器学习领域，评估模型性能的常用方法之一就是绘制 ROC（接收者操作特征）曲线。ROC 曲线通过改变分类阈值来描绘真正率（TPR）和假正率 (FPR) 的关系，而 AUC（曲线下面积）则表示模型的整体性
# 如何在R语言中实现AUC曲线
AUC（Area Under the Curve，曲线下面积）是评估分类模型性能的重要指标，尤其是在二分类问题中。AUC的值介于0到1之间，越接近1，模型的性能越好。下面，我们将通过一系列步骤教你如何在R语言中绘制AUC曲线，并计算其值。
## 流程概述
在本教程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
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