AUC
一文读懂准确率、精准率、召回率、ROC、AUC、F1值
准确率，精准率，召回率 分类问题中的混淆矩阵如下 TP： 预测为1，预测正确，即实际1 FP： 预测为1，预测错误，即实际0 FN： 预测为0，预测错确，即实际1 TN： 预测为0，预测正确即，实际0 准确率 accuracy 准确率 accuracy准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其 ......
TPR、FPR、Precision、Recall、Sensitivity、Specificity、F1、KS、AUC、ROC
1. TPR、FPR、Precision、Recall、Sensitivity、Specificity、F1、KS、AUC、ROC 表格1.1 混淆矩阵 True Positive=TP； False Negative=FN，Type I Error； False Positive=FP，Type ......
小白也能看懂的 AUC 曲线详解
小白也能看懂的 AUC 曲线详解 简介 上篇文章 小白也能看懂的 ROC 曲线详解 介绍了 ROC 曲线。本文介绍 AUC。AUC 的全名为Area Under the ROC Curve，即 ROC 曲线下的面积，最大为 1。 根据 ROC 和 AUC 的关系，我们可以得到如下结论 ROC 曲线接 ......
机器学习篇-指标:AUC
AUC是什么东西？AUC是一个模型评价指标，只能够用于二分类模型的评价，对于二分类模型来说还有很多其他的评价指标：比如：logloss，accuracy，precision在上述的评价指标当中，数据挖掘类比赛中，AUC和logloss是比较常见的模型评价指标那么问题来了||ヽ(￣▽￣)ノミ|Ю为啥是 ......
视频|分类模型评估:精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=20650 原文出处：拓端数据部落公众号 视频|分类模型评估:精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现 分类模型评估精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现 本文将帮助您回答以下问题： RO ......
R语言用逻辑回归预测BRFSS中风数据、方差分析anova、ROC曲线AUC、可视化探索
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33659 原文出处：拓端数据部落公众号 行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。BRFSS旨在确定成年人口中的风险因素并报告新兴趋势。例如，调查对象被询问他们的饮食和每周体育活动、HIV/AIDS状况、可能的吸烟情况、免疫接种、健康 ......
使用PySpark计算AUC,KS与PSI
当特征数量或者模型数量很多的时候，使用`PySpark`去计算相关指标会节省很多的时间。网上关于使用`PySpark`计算相关指标的资料较少，这里抛砖引玉，写了三个风控常用的指标AUC，KS和PSI相关的计算方法，供参考。 # AUC AUC的相关概念网上已经有很多的很好的文章，这里不在赘述，AUC ......
AUC计算及为何不受样例不均衡的影响
在很多排序场景下，尤其是当前许多数据集正负样例都不太均衡；或者说因训练集过大，可能会对数据进行负采样等操作。这擦操作的前提是建立在AUC值不会受到正负样本比例的影响。看过很多博客也都在讨论：为什么AUC不会受正负样例不平衡的影响？为什么排序喜欢选择AUC作为评判指标。 一方面，从AUC定义来解释，它 ......
如何用Confusion matrix，classification report，ROC curve (AUC)分析一个二分类问题
ROC https://zhuanlan.zhihu.com/p/246444894 Sure, let's create a random confusion matrix as an example, and then I'll explain what each element in the ......
sklearn.metrics.auc—使用梯形规则计算曲线下面积(AUC)
参考：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.auc.html 在分类模型的性能评估指标总结章节中，我们讲到AUC曲线是分类模型的性能评价指标之一。接下来将对sklearn库中AUC曲线的具体计算方式进行讲解 ......
AUC
AUC （Area Under Curve） 定义 定义1：ROC曲线所围成的面积 定义2：分别随机从正负样本集中抽取一个正样本，一个负样本，正样本的预测值大于负样本的概率。 ROC曲线 横坐标为伪阳性率 (FPR: False Positive Rate)，纵坐标为真阳性率 (TPR: True ......
深度学习基础入门篇[二]：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解
A.深度学习基础入门篇[二]：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解 1.基础指标简介 机器学习的评价指标有精度、精确率、召回率、P-R曲线、F1 值、TPR、FPR、ROC、AUC等指标，还有在生物领域常用的敏感性、特异性等指标。 在分 ......