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，对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。ROC曲线需要提前说明的是，我们这里只讨论二值分类器。对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，rec
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2023-11-23 18:29:31
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问题在做二分类问题时候，有正样本和负样本。构建的算法，针对每个样本会输出一个分数值。假设该分数大小为[0, 1]区间内的值。有时候单纯地以分数0.5位阈值划分样本为预测为1或者预测为0，效果有时候并不好，此时如何确定很好的阈值分数呢？答案是可以利用roc曲线来确定比较好的划分阈值。ROC曲线介绍二分类过程，设定阈值，大于该分数为1，小于该分数为0，统计计算TP， FN， FP，TN等数据计算FPR
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2024-01-22 21:01:15
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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 postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specificity)纵轴：真正类率(true p
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2024-07-10 14:13:02
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对matrix或array型数据做2分类时，如何画出其roc曲线？1）首先看一下roc_curve的定义： ROC曲线的全称是“受试者工作特性”曲线（Receiver Operating Characteristic），源于二战中用于敌机检测的雷达信号分析技术。是反映敏感性和特异性的综合指标。它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）
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2024-04-26 20:49:42
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一个故事江湖传闻，ROC曲线最早被用于检测敌军的雷达信号，后来不知怎么的，被应用到心理学，影像学和医学等等。举个例子，一位医生有两组受试者，一组为正常对照组，一组为病例组，他们的疾病状态分别由目前的金标准所诊断（比如说通过病理活检或临床诊断等等）。同时，这位医生对血液中的某个指标非常感兴趣，想研究这个指标是否可以用于疾病的早期诊断，并且想要评估它的敏感度（Sensitivity）和特异度（Spec
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2023-12-27 11:01:26
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文章目录引言ROC的引入混淆矩阵ROC曲线的解释EERAUC 引言 本文旨在介绍ROC曲线及其前置概念如混淆矩阵、FPR、TPR等，还有其引申概念EER、AUC等等。ROC的引入 ROC曲线是一张用于评价二分类模型的曲线图，典型如下图所示： 理论上来说，该曲线越靠近坐标系的左上角说明该二分类器的表现越好，一个理想的二分类的ROC曲线应如下图所示：混淆矩阵 为了了解ROC曲线横纵轴所代表的意义及曲
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2024-04-22 22:24:52
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在准备机器学习导论课程考试的过程中，发现自己根据西瓜书上的讲解总是也理解不上去ROC曲线的含义。于是在网络上寻求答案，发现一篇讲解得不错的博客【1】，说得比西瓜书好很多，通俗易懂。这里说一下自己的感想和理解对于已经有数据标签的训练样本，可以得到它们的评分： 其中class一栏表示真实值，p为正例，n为反例,这20个样本中有10个正例10个反例；score一栏则是分类器给出的分类评分。一般
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2024-10-06 13:45:51
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电影评论分类(二分类问题/IMDB 数据集)-python深度学习_原例IMDB 数据集包含来自互联网电影数据库（IMDB）的 50 000 条严重两极分化的评论。数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论，训练集和测试集都包含 50% 的正面评论和 50% 的负面评论。 MNIST 数据集(手写阿拉伯数字图像数据)一样，IMDB 数据集也内置于 Keras 库
我们模型应该从对角线上看我们举一个例子，帮助理解混淆矩阵，在真实标签中，如果我们生病了，我们就是1，如果我们没生病就是0TP:我们真的病了，然而模型也预测出来我们生病了（俩都是真病了）FN：我们真的病了，然后模型却没有预测出来我们生病了（真病，模没病）FP：我们没有生病，然后模型却预测出来我们生病了（真没病，模有病）TN：我们没有生病，然后模型也没有预测出来我们生病（俩都没病）1.混淆矩阵的行代表
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2023-12-20 09:14:31
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2018年学习的遗留文章。基本说明由于近来在研究关于eye fixation以及saliency detection，之前在object detection中使用较多的是mAP, 而这里使用的更多的是ROC(Reciever OPeration Characteristic)曲线和AUC评价分类器的性能。该分类器实际上是可以解决多类分类问题的(后续进行说明)， 然而其在解决二分类问题时还是存在一定
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2024-04-29 11:19:39
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二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题，它指的是所有数据的标签就只有两种，正面或者负面。在这个例子中，我们学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或者负面。数据集介绍：本节使用IMDB数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50000条严重两极分化 的评论。数据集被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含50%的正面评论和50%的负面评论。为什么要
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2023-08-17 17:05:41
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电影二分类问题通常需要对原始数据进行大量预处理，以便将其转换为张量输入到神经网络中。单词序 列可以编码为二进制向量，但也有其他编码方式。带有 relu 激活的 Dense 层堆叠，可以解决很多种问题（包括情感分类），你可能会经 常用到这种模型。对于二分类问题（两个输出类别），网络的最后一层应该是只有一个单元并使用 sigmoid 激活的 Dense 层，网络输出应该是 0~1 范围内的标量，表示概
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2024-04-18 07:07:20
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文章目录ROC曲线ROC曲线概念ROC曲线坐标系ROC曲线重要概念案例：画ROC曲线AUC值为什么使用Roc和Auc评价分类器 二分类模型预测的结果是否足够好，ROC和AUC是重要指标。 ROC曲线ROC曲线概念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。ROC曲线坐标系横轴：负正类率(fals
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2024-06-14 17:08:57
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前言上文中介绍了错误率、精度、准确率、召回率、F1值，除了上述指标，在分类问题的竞赛中还有以下更加常用的指标。【数学建模】分类问题的几种常见指标（一）——准确率、召回率、F1值1 ROC曲线ROC 曲线（接受者操作特征曲线）是常用于度量分类中的非均衡性的工具。ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TP 率与 FP 率。降低分类阈值会导致更多样本被归为正类别，从而增加假正例和真正例的个数。下图中
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2024-04-19 13:59:38
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文章目录一. 书中默认网络模型 - 更换Optimizer后效果有改善1. 网络模型2. Compile模型2.1 RMSprop2.2 SGD2.3 Adagrad2.4 Adam二. 另外一个模型1. 网络模型2. Compile模型2.1 RMSprop2.2 SGD2.3 Adagrad2.4 Adam三. 总结 本文旨在通过一个简单的二分类问题, 利用不同的模型, 参数来理解背后的含义
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2023-10-11 19:29:18
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0 环境Python版本：3.6.8系统版本：macOS MojavePython Jupyter Notebook1 引言七月了，大家最近一定被一项新的政策给折磨的焦头烂额，那就是垃圾分类。《上海市生活垃圾管理条例》已经正式实施了，相信还是有很多的小伙伴和我一样，还没有完全搞清楚哪些应该扔在哪个类别里。感觉每天都在学习一遍垃圾分类，真令人头大。听说一杯没有喝完的珍珠奶茶应该这么扔首先，没喝完的奶
加权(代价敏感)和阈值都是代价敏感学习的有效形式。简单地说，你可以把这两件事想成：加权本质上，有一种说法是，错误分类稀有类的“代价”比错误分类普通类的代价更大。这是在算法级应用于支持向量机、人工神经网络和随机森林等算法。这里的局限性在于算法是否能够处理权重。此外，这方面的许多应用正试图解决更严重的错误分类(例如，将胰腺癌患者归类为非癌症患者)的想法。在这种情况下，即使在不平衡的设置中，也要知道为什
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2023-10-26 15:54:18
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本文示例的模块版本： python 3.6 tensorflow 1.15（会有很多警告，但不妨碍运行。另2.0很坑，API都变了T-T）关于神经网络结构的软件设计和分类曲线的绘制，构建的具体步骤如下：步骤1. 建立数据源（样本库）——使用随机初始化的方式。由于需要进行逻辑分类，需要建立2个数据类，并合并在一起。如下：num_points=1000 # 样本数目
vectors_set=[]
x
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2024-01-27 11:08:04
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逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题。二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1），二分类问题可以扩展到多分类问题。例如：我们要做一个垃圾邮件过滤系统，x是邮件的特征，预测的y值就是邮件的类别，是垃圾邮件还是正常邮件。对于类别我们通常称为正类（positive class）和负类（neg
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2023-10-12 10:26:30
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基础监督学习经典模型监督学习任务的基本架构和流程： 1.准备训练数据； 2.抽取所需特征，形成用于训练特征向量(Feature Vectors)； 3.训练预测模型(Predictive Model)； 4.抽取测试数据特征，得到用于测试的特征向量； 5.使用预测模型对待测试特征向量进行预测并得到结果(Label/Target)。分类学习 1.二分类（Binary Classifica
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2023-11-03 05:55:58
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