关于ROC AUC指标的详细介绍说明
转发一篇对于ROC AUC 解释比较通俗明了的文章： 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...
ROC曲线与AUC--模型评价指标
ROC(Receiver Operating Characteristic)主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC curve。平面的横坐标是 false positive rate(FPR)，纵坐标是 true positive rate(TPR)。相关概念True Positive R...
ROC曲线及AUC评价指标
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准。现实中样本在不同类别上的不均衡分布(class distribution imbalance problem)，使得accuracy这样的传统的度量标准不能恰当的反应分类器的性能。举个例子...
ROC和AUC介绍以及如何计算AUC ---好！！！！
from：https://www.douban.com/note/284051363/?type=like 原帖发表在我的博客： http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC（Receiver Operat...
模型评估的方法： ROC,AUC,RMSE等指标
在别的地方看到了一篇有关总结模型评估的文章，感觉讲解还是挺有点内容的，转载过来 学习学习 分享下： 链接：https://www.52ml.net/20410.html 模型评估的方法 一般情况来说，F1评分或者R平方(R-Squared value)等数值评分可以告诉我们训练的机器学习模...
来自插入符号中训练数据的ROC曲线
Using the R package caret, how can I generate a ROC curve based on the cross-validation results of the train() function? 使用R包插入符号，如何根据train（）函数的交叉验证结果...
如何在sklearn.metrics中为两个函数precision_recall_curve和roc_curve获取相同的阈值
I need to make a table with the TPR and FPR values, as well as precision and recall. I am using the roc_curve and precision_recall_curve functions fro...
评价曲线------------ROC和PR
1、百科：ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，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...
评价曲线------------ROC和PR
1、百科：ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，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...
人脸识别---开集测试评价指标ROC曲线
摘要：本文主要讲开集测试指标ROC曲线。开集测试更加符合实际的场景。一般要得到ROC曲线需要准备三个数据集，一个是gallery集，称为注册集，第二个是包含gallery集的ID的probe集，和不包含gallery集的ID的probe集，我们只需要计算类类比对分数和类间比对分数，这是一种1：n的比...
分类算法中的ROC与PR指标
做过图像识别、机器学习或者信息检索相关研究的人都知道，论文的实验部分都要和别人的算法比一比。可怎么比，人多嘴杂，我说我的方法好，你说你的方法好，各做各的总是不行——没规矩不成方圆。于是慢慢的大家就形成了一种约定，用ROC曲线和PR曲线来衡量算法的优劣。关于ROC曲线和PR曲线的详细介绍可参考资料： ...
分类算法中的ROC与PR指标
本文转自：http://blog.csdn.net/xiahouzuoxin/article/details/43165253 做过图像识别、机器学习或者信息检索相关研究的人都知道，论文的实验部分都要和别人的算法比一比。可怎么比，人多嘴杂，我说我的方法好，你说你的方法好，各做各的总是不行——没规...
评价指标ROC,PR
之前实习的时候一直见公司里面的人说什么AUC, 实际AUC就是ROC曲线的面积 PR是precise和recall曲线，和ROC的区别是，当测试集中的正负样本分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变，而PR曲线则变化很厉害 ROC曲线中的四个点 接下来我们考虑ROC曲线图中的四个点和一...
机器学习之评价准则RoC与PR
前言 在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？ TP, FP, TN, FN 1. True Positives,TP：预测为正样本，实际也为正样本的特征数 2. Fal...
【分类模型评判指标 二】ROC曲线与AUC面积
转自：https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动，仅供个人学习使用 简介 ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具。通俗点说，ROC与AUC是用来回答这样的问题的： 分类模型的预测到底...
分类模型评估之ROC-AUC曲线和PRC曲线
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51788927 ROC曲线和AUC ROC（Receiver Operating Characteristic，接受者工作特征曲线）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifie...
模式识别的评价方法：ROC曲线, DET曲线, FPPW, FPPI
转载自：http://blog.csdn.net/pb09013037/article/details/48949037 因个人在做模式识别相关的工作，模式识别算法最终的性能评价是关键。但苦于网上很难找到具体、详细的评价流程、方法以及代码，所以本人打算近期准备如题所示评价方法的整理工作，到时候会奉上...
模式识别 评价方法 ROC曲线, DET曲线, FPPW, FPPI etc.
模式识别 评价方法 ===> ROC 曲线 DET 曲线 FPPW FPPI 因个人在做模式识别相关的工作，模式识别算法最终的性能评价是关键。但苦于网上很难找到具体、详细的评价流程、方法以及代码，所以本人打算近期准备如题所示评价方法的整理工作，到时候会奉上方法介绍、基础代码（mat...
模式识别 评价方法 ROC曲线, DET曲线, FPPW, FPPI etc.
模式识别 评价方法 ===> ROC 曲线DET 曲线 FPPW FPPI 因个人在做模式识别相关的工作，模式识别算法最终的性能评价是关键。但苦于网上很难找到具体、详细的评价流程、方法以及代码，所以本人打算近期准备如题所示评价方法的整理工作，到时候会奉上方法介绍、基础代码（matlab ...
准确率,召回率,F值,ROC,AUC
度量表 1.准确率 (presion) p=TPTP+FP 理解为你预测对的正例数占你预测正例总量的比率，假设实际有90个正例，10个负例，你预测80(75+,5-)个正例，20(15+,5-)个负例 实际上你的准确率为75/80=0.9375，但这个评价指标有什么问题呢，想想就知...