【文件属性】：
文件名称：颜色分类leetcode-ds-roc-auc-nyc-ds-100218:ds-roc-auc-nyc-ds-100218
文件大小：891KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-07-06 23:09:51
系统开源
颜色分类leetcode
AUC
和
ROC
到目前为止，我们的一些准确度得分可能看起来非常令人印象深刻；
第一次尝试时，80%
的准确率似乎非常好！
我们必须记住的是，在预测二元分类时，我们有时肯定是对的，即使只是猜测。
例如，在猜测硬币是否正面朝上时，我应该有大约
50%
的准确率。
这也可能导致在调整模型的过程中出现问题。
如果您有一个包含罕见事件（例如疾病或中奖）的偏斜数据集，其中
1000
个中只有
2
个阳性病例，那么即使是将所有内容都归类为“非会员”的简单算法也将达到
99.8%
的准确率（1000
次中有
998
次是正确的）。
因此请记住，必须将
80%
的准确率考虑到更大的上下文中。
有了这个，分析分类错误的另一种方法是使用
AUC，它代表“曲线下面积”。
你问什么曲线？
Receiver
Operater
Curve
(ROC
Curve)，它说明了我们分类器的误报率与误报率。
在训练分类器时，我们希望
ROC
曲线能够紧贴图形的左上角。
50-50
准确率的分类器被认为“毫无价值”；
这并不比随机猜测更好，就像抛硬币一样。
ROC
曲线为我们提供了这种假阳性率和
【文件预览】：
ds-roc-auc-nyc-ds-100218-master
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--------index_11_1.png(33KB)
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----index.ipynb(9KB)
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--------index-checkpoint.ipynb(9KB)
----images()
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--------prob_distro.png(5KB)
--------roc_comp.jpg(18KB)
--------poor_good_seperability.png(5KB)
--------decision_boundary_recall_preferred.png(436KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------decision_boundary_accuracy.png(386KB)
----.DS_Store(6KB)