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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ROC 、AUC ROC曲线是评价学习器泛化能力的指标，他纵轴是“真正例率”（TPR），横轴是“假正例率”（FPR），需要FPR越小，TPR越高，则模型越好 TPR = TP / (TP + FN) 可以理解为模型对正例的灵敏度 FPR = FP / (TN + FP) 可以理解为模型对负例的特异度 ...
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2021-08-19 22:35:00
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56」的
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2022-09-28 20:42:27
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于是我们得到四个指标，分别为：真阳、伪阳、伪阴、真阴。ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为 X 轴，真阳性率（TPR）定义为 Y 轴。这两个值由上面四个值计算得到，公式如下： TPR：在所有实际为阳性的样本中，被正确地判断为阳性之比率。TPR=TP/(TP+FN) FPR：在所有实际为阴性的样本中，被错误地判断为阳性之比率。FPR=FP/(FP+TN) 放在具体领域来理解上述...
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2023-02-02 21:48:43
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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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分类模型评估： 指标描述Scikit-learn函数 Precision 精准度 from sklearn.metrics import precision_score Recall 召回率 from sklearn.metrics import recall_score F1 F1值 from s
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2019-08-21 20:42:00
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# Python 实现 ROC AUC
## 1. 总体流程
首先，我们需要了解 ROC 曲线和 AUC 的概念，ROC 曲线用于评估二分类模型的性能，AUC（Area Under the ROC Curve）是 ROC 曲线下的面积，通常用来衡量分类模型的好坏。下面是实现 ROC AUC 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 训练模型并获取预测概率 |
原创
2024-04-03 06:58:44
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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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1 曲线绘制1.1 如果概率的序列是（1:0.9,2:0.7,3:0.8,4:0.6,5:0.5,6:0.4）。与原来的序列一起，得到序列（从概率从高到低排）1100000.90.80.70.60.50.4绘制的步骤是：1）把概率序列从高到低排序，得到顺序（1:0.9,3:0.8,2:0.7,4:0.6,5:0.5,6:0.4）；2）从概率最大开始取一个点作为正类，取到点1，计算得到TPR=0.5
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2023-06-16 18:49:50
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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
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2018-10-08 22:19:10
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python分段函数如何编写？_后端开发python编写分段函数的方法：首先绘制分段函数【y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)】；然后使用Matplotlib绘制分段函数；最后绘制三角波形即可。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
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2023-08-30 08:39:42
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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，
原创
2021-07-14 09:32:32
440阅读
理解AUC和ROC曲线
原创
2019-03-29 11:48:30
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一、先从混淆矩阵讲起下面我们将预测类别为1的称为positive（阳性），预测类别为0的negativeit
原创
2022-07-14 12:57:10
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率 / 召回率 / 查全率TP / (TP+FN）真负例率TN / N查准率 / 精度TP / P’...
原创
2023-01-16 08:05:54
165阅读
多分类AUC ROC（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve）是用于评估多分类模型性能的一种指标。在Python中实现多分类AUC ROC需要经过一系列的步骤，下面我将详细介绍整个流程，并提供相应的代码示例。
流程图如下：
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据集] --> B[数据预处理]
原创
2024-01-11 06:36:29
87阅读
找到一篇论文代码浮现的时候人家用matplotlib画图。。。但是这个图片虽然美观但是到底是没有那一串串数字吸引人，比如这样的然后sklearn.metrics import roc_auc_
原创
2022-04-19 18:05:40
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from sklearn.metrics import roc_auc_scorey_true = [0, 0, 1, 1, 1]y_score = [0.1, 0.2, 0.7, 0.8, 0.9]print(roc_auc_score(y_true, y_s
原创
2022-07-19 16:19:58
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手动计算ROC-AUC ROC（全称为Receiver operating characteristic，意为受试者特征曲线）是一个二维平面空间中一条曲线，而AUC则是曲线下方面积（Area Under Curve）的计算结果，是一个具体的值 x轴是FPR，y轴是TPR，曲线上的每个点就对应着一组（FPR，TPR）坐标，所以我们的任务就是计算出所有的（FPR，TPR）坐标然后用线把他们连接起来就形
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2024-07-23 20:14:21
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很多时候，我们希望对一个二值分类器的性能进行评价，AUC正是这样一种用来度量分类模型好坏的一个标
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2014-03-24 20:51:00
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