之前各位的回答从各个角度解释了AUC的意义和计算方法，但是由于本人实在愚钝，一直没能参透AUC的意义
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2023-05-18 17:17:49
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在机器学习中，性能评估是必不可少的任务，因此，当涉及分类问题时，我们可以使用AUC-ROC曲线进行评价，当需要检查或可视化多类分类问题的性能时，我们使用AUC-ROC曲线，这是检查任何分类模型性能的最重要的评估指标之一。它也简写为AUROC。为了更好地理解，建议您阅读有关混淆矩阵的文章。该博客旨在回答以下问题：什么是AUC-ROC曲线？AUC和ROC曲线中使用的术语；如何推测模型的性
机器学习中的AUC（Area Under Curve）曲线绘画是评估分类模型性能的重要工具，通过可视化AUC曲线，研究人员和工程师能够直观地理解模型的效能。以下将详细介绍如何实现AUC曲线的绘制，并分享整个过程中的关键步骤和技巧。
## 环境准备
为了实现AUC曲线绘制，我们需要准备相应的环境和依赖库，以确保技术栈的兼容性。
### 技术栈兼容性
我们将使用Python及其相关的数据科学库
ROC曲线绘制及AUC计算ROC曲线可以直观的反映分类性能，而AUC则可定量的对分类器进行测评。今天我们以简洁的方式说明ROC曲线的绘制及AUC的计算方法。方法一 按定义进行计算步骤： 1.1给定一个常量N，把区间[0,1]均等地分成N分，依次取k=0,1/N,2/N,…N-1/N,1作为阈值，对测试数据进行分类。 1.2 对于每一个给定的阈值，计算： a. TP 、FP、TN、FN实例的个
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2023-12-14 22:31:11
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ROC曲线什么是ROC曲线？ROC曲线经常作为评估二分类的重要指标，其起源于军事领域，
原创
2023-05-06 10:15:25
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目录前言ROC的计算方法方法1: ROC曲线下的面积方法2: 正样本得分大于负样本得分的概率方法3: 改进方法2的计算附：sklearn.metrics.roc_auc_score计算aucAUC的spark实现（有空补上）总结 前言AUC(Area Under Curve)，指的是ROC曲线(下图黄色的线)下的面积，ROC相关知识参见西瓜书。 基于上述ROC曲线引申出AUC另外一个定义：正样本
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2024-06-19 10:34:43
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作者|ANIRUDDHA BHANDARI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya AUC-ROC曲线 你已经建立了你的机器学习模型-那么接下来呢？你需要对它进行评估，并验证它有多好（或有多坏），这样你就可以决定是否实现它。这时就可以引入AUC-ROC曲线了。 这个名字可能有点夸张，但它
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2020-07-05 11:40:00
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之前给大家介绍了很多画ROC曲线的R包和方法：R语言画多时间点ROC和多指标ROC曲线临床预测模型之二分类资料ROC曲线绘制临床预测模型之生存资料的ROC曲线绘制生存资料ROC曲线的最佳截点和平滑曲线ROC（AUC）曲线的显著性检验以及说了一下ROC曲线的两面性：ROC阳性结果还是阴性结果？今天我们纯手工计算真阳性率/假阳性率，并使用ggplot2手动画一个ROC曲线。准备数据假如，我想根据ca1
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2023-12-28 22:45:15
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深度学习AUC曲线绘制是评估分类模型尤其是二分类模型性能的有效工具。在这篇博文中，我将详细介绍如何使用Python绘制深度学习模型的AUC曲线，从环境准备到优化技巧一步一步引导你完成。
### 环境准备
要成功绘制AUC曲线，需要确保你的硬件和软件环境满足以下要求：
**软硬件要求：**
- **操作系统**：Windows/Linux/Mac
- **Python版本**：3.7及以上
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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机器学习算法-随机森林初探（1）随机森林拖了这么久，终于到实战了。先分享很多套用于机器学习的多种癌症表达数据集 https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/。机器学习算法-随机森林之理论概述分类问题评估指标有：准确率 (Accuracy)、精准率 (Precision)、灵敏度 (Sensitivity)、ROC曲线、AUC值。
原创
2023-05-08 01:47:36
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AUC ROC简介AUC是Area Under Curve的简写，这里的Curve其实是指ROC曲线。 AUC：一个正例，一个负例，预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性。 所以根据定义：我们最直观的有两种计算AUC的方法： 1：绘制ROC曲线，ROC曲线下面的面积就是AUC的值； 2：假设总共有（m+n）个样本，其中正样本m个，负样本n个，总共有mn个样本对，计数，正样本预测为正样本的
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2024-09-08 17:03:53
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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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# 机器学习 AUC 绘图科普
在机器学习中，评估模型的性能是十分重要的，而受试者工作特征曲线（ROC曲线）和曲线下面积（AUC）是常用的评估指标。本文将为大家详细介绍AUC的概念，并结合代码示例教大家如何绘制AUC曲线。
## AUC的概念
AUC（Area Under the Curve）是ROC曲线下的面积，用于衡量分类模型的性能。AUC的值范围在0到1之间：
- **AUC = 0
原创
2024-10-01 05:02:19
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ROC曲线： 横轴：假阳性率 代表将负例错分为正例的概率 纵轴：真阳性率 代表能将正例分对的概率 AUC是ROC曲线下面区域得面积。 与召回率对比：AUC意义： &nbs
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2024-09-05 11:03:31
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简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过
原创
2023-01-17 08:46:58
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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-learn)一般也都是集成该指标的计算，其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC ，但是有时候模型是单独的或者自己编写的，此时想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算模块，本文在查询资料
# 机器学习中AUC出现NaN的原因及解决方法
## 引言
在机器学习模型评估中，AUC（Area Under the Curve）是一个常用的指标，用于评估二分类模型的性能。它表示ROC曲线下的面积，取值范围在0到1之间，值越接近1代表模型性能越好。然而，在实际应用中，我们有时会遇到AUC计算结果为NaN（Not a Number）的情况。本文将介绍AUC为NaN的原因，并提供解决方法。
原创
2023-07-22 15:00:02
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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、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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