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    2017-04-16 21:56:31
    1 ROC曲线和auc 从二分类说起,假设我们的样本全集里,所有样本的真实标签(label)为0或1,其中1表示正样本,0表示负样本,如果我们有一个分类模型,利用它对样本进行了标注,那边我们可以得到下面的划分   ...

    1 ROC曲线和auc

    从二分类说起,假设我们的样本全集里,所有样本的真实标签(label)为0或1,其中1表示正样本,0表示负样本,如果我们有一个分类模型,利用它对样本进行了标注,那边我们可以得到下面的划分

     

      

      

    truth

      

      

    1

    0

    predictor

    1

    TP

    FP

    0

    FN

    TN

     

    TP(true positive):表示正确的肯定

    TN( true negative):表示正确的否定

    FP(false positive):表示错误的肯定

    FN (false negative):表示错误的否定

    简记:第一个字母表示最终结果true or false(正确或错误),第二个字母表示预测标签positive or negative(肯定或否定),从左往右读。例如FP,表示错误地肯定,即预测是1,而真实是0个样本个数。

    由此,我们能得到TPR和FPR的定义

    TPR(true positive rate):TPR = TP / T = TP / (TP + FN),表示预测为正的正确结果TP在所有正样本T中的占比,显然TPR越大,模型的预估能力更好。

    FPR(false positive rate):FPR = FP / F = FP / (FP + TN) ,表示预测为正的错误结果FP在所有负样本F中的占比,显然FPR越大,模型的预估能力越差。

     

     

    ROC曲线(receiver operating characteristic curve),由FPR为X轴坐标,TPR为Y轴坐标的曲线。下面介绍如何绘制ROC曲线

    假设模型M对样本进行标注,当预测值大于某个阈值r时,我们用下面的函数来预测最后结果

    f(x)={1  xr0  x<rf(x)={1  x⩾r0  x<r

     

    然后,对于每一个r,模型对所有样本标注一遍,统计得到所有的TP和FP,就可以计算(fpr,tpr),对所有的点在ROC图上进行标注就可以得到ROC曲线,而本文的主题AUC就是指

    ROC曲线下方的面积(Area under the Curve of ROC)。

    下面我们来看一个实际的例子

    下面表中有10个样本,其中5个正样本,5个负样本,即T=5,F=5。

    score

    label

    0.15

    1

    0.12

    1

    0.11

    0

    0.1

    0

    0.04

    0

    0.04

    1

    0.03

    1

    0.02

    0

    0.012

    1

    0.01

    0

     

    我们让r从+∞逐渐较小至-∞,对每一个区间的r计算点(fpr,tpr),如下图

     

    r

    fp

    tp

    fpr

    tpr

    (0.15,+∞)

    0

    0

    0

    0

    (0.12,0.15]

    0

    1

    0

    0.2

    (0.11,0.12]

    0

    2

    0

    0.4

    (0.1,0.11]

    1

    2

    0.2

    0.4

    (0.04,0.1]

    2

    2

    0.4

    0.4

    (0.03,0.04]

    3

    3

    0.6

    0.6

    (0.02,0.03]

    3

    4

    0.6

    0.8

    (0.012,0.02]

    4

    4

    0.8

    0.8

    (0.01,0.012]

    4

    5

    0.8

    1

    (-∞,0.01)

    5

    5

    1

    1

     

     

    由此描绘ROC曲线

     

    计算auc

    auc即为ROC曲线下方的面积,按梯形法(连续两点构成的梯形)计算面积得到上面例子的auc为0.62。

     

    2 AUC的实际意义

    AUC表示,随机抽取一个正样本和一个负样本,分类器正确给出正样本的score高于负样本的概率。在所有标注样本中,正样本共T个,负样本共F个,如果随机抽一个正样本和负样本,共有T*F个pair,其中如果有s个pair的正负样本pair满足于正样本的score高于负样本(权重为1),v个pair正负样本score相同(权重为0.5),则auc就等于(s+0.5v)/(T*F)。本文的例子中,s=15,v=1,则auc=(15+1*0.5)/(5*5)=0.62,和梯形法计算面积的结果是一致。整体上对于某一个正负样本pair:<i,j>的权重Wij计算如下

     

    W(i,j)=1  si>sj0.5 si=sj0  si<sjW(i,j)={1  si>sj0.5 si=sj0  si<sj

    si和sj分别表示正样本i和负样本j的score。

     

    下面我们对这个进行证明

     

     

    我们用梯形法,求摸一个梯形的面积时,如上图

    图中黄色填充区域的面积是

    S=(x2x1)(y2+y1)/2=(x2x1)y1+0.5(x2x1)(y2y1)S=(x2−x1)∗(y2+y1)/2=(x2−x1)∗y1+0.5∗(x2−x1)∗(y2−y1)

    对S的分子分母同时乘以T*F,由于x*F=FP,y*T=TP,所以有

    S=(FP2FP1)TP1+0.5(FP2FP1)(TP2TP1)TF=ΔFPTP1+0.5ΔFPΔTPTFS=(FP2−FP1)∗TP1+0.5∗(FP2−FP1)∗(TP2−TP1)T∗F=ΔFP∗TP1+0.5∗ΔFP∗ΔTPT∗F 

    其中ΔFP=FP2-FP1>=0,表示随着r降低,本次计算roc点时新增的负样本数目;ΔTP=TP2-TP1>=0,表示随着r的降低,本次计算roc点时新增的正样本数目。

    由上式可以看出,分母T*F表示所有正负样本的pair总数。

    分子第一部分ΔFP*TP1表示新增正负样本pair数目,因为前一个的正样本数TP1和本次新增的负样本数ΔFP组成的pair都满足正样本的score高于负样本,这部分pair权重为1

    分子第二部分ΔFP*ΔTP表示此次新增的同score的正负样本pair数目,这部分权重为0.5。

    由此可知每一个梯形面积都表示此时正负样本pair满足正样本score大于等于负样本的加权计数值占全体正负样本pair的占比。从S0累计到最后一个Sn整体表示样本整体满足条件的正负样本的占比,此时等于AUC的面积计算值。

    3 AUC的计算方法

    到此为止,我们给出了计算auc的两种方法

    1根据定义,由梯形法计算ROC曲线下的面积,求auc

    2遍历全部样本,对正负pair的数目计数,求auc

    在单机上,这两种算法的复杂度比较高,我们对方法2稍作改进,得到方法3

    3我们可以将所有样本按升序排好后,通过样本的序号(或者说排序位置,从1开始)rank来计算,我们先给出公式

        AUC=((所有的正样本rank相加)-T*(T+1)/2)/(T*F)

    对相等score的样本,需要赋予相同的rank,即把所有这些score相等的样本的rank和取平均。

    本文的例子(表1),按升序排好后如下表

    rank

    score

    label

    1

    0.01

    0

    2

    0.012

    1

    3

    0.02

    0

    4

    0.03

    1

    5

    0.04

    0

    6

    0.04

    1

    7

    0.1

    0

    8

    0.11

    0

    9

    0.12

    1

    10

    0.15

    1

     

    所有的正样本rank相加=10+9+(5+6)/2+4+2=30.5,注意5和6由于score相同,需要均分rank和。

        auc=(30.5-5*6/2)/(5*5)=0.62

    下面我们证明一下这个计算公式和方法2计算是一致的

    首先是分母部分,T*F表示所有正负样本pair数,对于分子部分

    设每个正样本i的rank值为Ri,其score为si,

    1. 若Ri的score唯一,表示si大于Ri-1个样本,样本i和这Ri-1个样本组成的pair权值为1,所有此类正样本的rank之和表示和之前的所有Ri个样本组成的pair数(包括和自己的pair以及之前的正样本pair也算在内)
    2. 如Ri的score不唯一,不妨设此时有p个正样本和q个负样本score和i相同,那么此时有p*q个pair权值为0.5。

      假设这连续p+q个样本中的第一个rank为t,则第p+q个样本的rank为t+p+q-1,根据方法3所述,这p+q个样本的rank值用平均rank来代替,为(t+t+p+q-1)/2,则p个正样本的ranker和为(t+t+p+q-1)*p*0.5=p*(t+t+p-1)/2+0.5*p*q。

       

      我们看到第二项就是p*q个正负样本pair的加权和,而第一项是rank从r,r+1,…,r+p-1这p个正样本的rank和,它表示这p个正样本和r前面的样本组成的pair数(这p个样本和自己的pair和之前的正样本pair也算在内)。

     

    从1和2分析看,所有正样本rank和会把正样本自己(共T个pair)和自己之前的所有正样本组成的pair(共T*(T-1)/2个pair)都计算一遍,并且权重为1,因此最后要去掉这个计数,这个计数就是T*(T+1)/2个pair,因此方法3的公式的分子算出来是正确正负样本pair的加权和。

     

    4 总结

    auc的意义

    1 auc只反应模型对正负样本排序能力强弱,对score的大小和精度没有要求

    2 auc越高模型的排序能力越强,理论上,当模型把所有正样本排在负样本之前时,auc为1.0,是理论最大值。

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  • 在上一篇文章中(baiziyu:模型评价——训练误差与测试误差、过拟合与欠拟合、混淆矩阵)主要介绍了模型评价涉及的基本概念,本节给出一些...第二大类是精确率与召回率以及宏平均与微平均。这部分指标在一般的论文...

    183e0f78df932e09bceb5323c75a56d5.png

    在上一篇文章中(baiziyu:模型评价——训练误差与测试误差、过拟合与欠拟合、混淆矩阵)主要介绍了模型评价涉及的基本概念,本节给出一些常用的评价指标。这些指标大致可以分为三类,第一大类是普通的准确率评价指标,它给出了模型在验证集或测试集上的一个大致准确性,在sklearn中可以通过调用模型实例的score方法获得。第二大类是精确率与召回率以及宏平均与微平均。这部分指标在一般的论文实验部分都会使用。它们比起准确率能更精细地描述模型效果。并且这些指标也是信息检索中常用的指标。在sklearn中可以通过classification_report方法获得这些指标,该方法会给出每一个类别的三个具体指标,使我们能更清晰地了解系统在哪一个类别上效果比较好,在哪一个类别上还需要进行分析改进。第三大类是ROC曲线与AUC值,这两个指标主要作为不平衡分类的评价指标。当然第二大类中涉及的指标也会作为不平衡分类的可选评价指标。第三大类由于涉及作图,因此大家要拿出一点点耐心,仔细琢磨一下图线各关键点的意义,必要时可以先自己手算一下。

    为了定义指标,我们引入上一篇文章中的混淆矩阵。这里以二分类为例

    c05bc66313bd5db90b12f1043b43afea.png

    准确率

    • 准确率

    从计算公式,我们可以看到它计算的是整体的平均准确性。对于不平衡分类,准确率并不是一个好的衡量指标。这是因为一个将所有文档都不归于小类的分类器会获得很高的准确率,但是这显然并不能说明系统实际的准确性。因此对于不平衡分类来说,精确率、召回率和F值才是更好的衡量指标。

    精确率、召回率、F值

    • 精确率

    度量分类器对某一类别预测结果的准确性,对所有类别求和取均值后可以得到整体精确率。

    • 召回率

    度量分类器对某一类别预测结果的覆盖面,对所有类别求和取均值后可以得到整体覆盖面。

    • F值

    度量分类器对某一个类别预测结果的精确性和覆盖面。它是精确率和召回率的调和平均值。

    宏平均与微平均

    当评价多类目分类器的效果时,还经常采用宏平均和微平均两个度量方法。下表以两个类别为例说明计算方法。

    e5d848c8dc8570278a7d66762f01370f.png
    • 宏平均

    度量常见类效果

    • 微平均

    度量稀有类效果

    在sklearn中使用classification_report计算上边提到的5个指标的时候,需要说明一下类别名称和类别标记的对应关系,因此这里直接把示例代码列出了。

    >>> y_true = [-1, 0, 1, 1, -1] # 实际类别值
    >>> y_pred = [-1, -1, 1, 0, -1] # 预测类别值
    >>> from sklearn.metrics import classification_report
    >>> target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']
    >>> print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))
                  precision    recall  f1-score   support
    
         class 0       0.67      1.00      0.80         2
         class 1       0.00      0.00      0.00         1
         class 2       1.00      0.50      0.67         2
    
       micro avg       0.60      0.60      0.60         5
       macro avg       0.56      0.50      0.49         5
    weighted avg       0.67      0.60      0.59         5

    classification_report中target_names列表中的类别名称依次对应的是预测值去重升序排列后对应的类别整数值。因此’class 0’对应的类别是-1,’class 1’对应的类别是0,’class 2’对应的类别是1。

    ROC曲线与AUC值

    ROC曲线和AUC值是处理不平衡分类问题的评价方法。显示分类器真正率tpr和假正率fpr之间折中的一种图形化方法(fpr为横坐标,tpr为纵坐标)。真正率和假正率的定义将在下边介绍。一个好的分类模型的ROC曲线应尽可能靠近面积为1的正方形的左上角。AUC值是ROC曲线下的面积。AUC值越大,分类器效果越好。

    • 真正率

    • 假正率

    介绍了真正率和假真率以及ROC曲线后,你应该能回答下边两个问题了。

    问题1 一个随机预测正、负类别的分类器的ROC曲线是什么样的?

    答:是连接(0,0)点和(1,1)点之间的对角线。

    问题2 ROC曲线上的每一个点都对应于一个分类器归纳的模型。那么把每个实例都预测为正类的模型所对应的点的坐标是什么呢?把每个实例都预测为负类的模型所对应的点的坐标是什么呢?一个理想的分类模型所对应的点的坐标是什么呢?

    答:TPR=1,FPR=1的点对应的模型为把每个实例都预测为正类。TPR=0,FPR=0的点对应的模型为把每个实例都预测为负类。TPR=1,FPR=0的点对应的模型为理想模型。

    • ROC曲线的绘制过程

    为了能够绘制ROC曲线,分类器需要能提供预测类别的得分值,用来对预测为正类的实例按得分生序排列,最不肯定的排在前,最肯定的排在后。需要注意的是,这个得分是预测为正类(稀有类)的分值,而不是正、负类中得分最高的值。具体绘制过程如下:

    (1)让模型对每一个实例进行预测,记录正类得分,并按得分将实例升序排列。

    (2)从排序列表中按顺序选择第1个得分最小的记录,从该记录开始到列表结束的所有记录都被指定为正类,其他实例被指定为负类(此时显然所有实例都被指定为正类),计算混淆矩阵并计算TPR,FPR。此时,TPR=FPR=1。

    (3) 从排序列表中选择下1个记录,从该记录开始到列表结束的所有记录都被指定为正类,其他实例指定为负类,计算混淆矩阵并计算TPR,FPR

    (4) 重复步骤(3),直到列表中所有实例都被选择过。

    (5) 以FPR为横轴,TPR为纵轴,描点绘制ROC曲线。

    示例:

    下表中,每一列表示一个实例,已经按照预测为正类的得分升序排列。第1行为实例的实际类别,第2行为实例被模型预测为正类的得分。请计算出第2行之后的各行表示的混淆矩阵元素值以及TPR、FPR值。

    00f10e7f493a5ce94dbcc60725a96443.png

    解:首先选择第1个实例,按照绘制过程的第(2)个步骤,此时所有实例都被指定为+,则比较表中第1行的实际类别,可以计算出TP=5, FP=5, TN=0, FN=0, TPR=1, FPR=1。将计算得到的值填入表中第1列相应位置。接着按照第(3)个步骤,选择第2个实例,此时从第2到第10的8个实例指定为正类,其余实例即第1个实例指定为负类,计算TP=4,FP=5,TN=0,FN=1,TPR=4/(4+1)=0.8, FPR=5/(5+0)=1。依次类推计算第3-8列的各行元素值。接下来便可以FPR为横轴,TPR为纵轴,描出表中给(fpr,tpr)点,绘制模型的ROC曲线。

    d72fc767f3776bda33a3438eb1cc6346.png

    示例代码

    https://github.com/baiziyuandyufei/text_classification_tradition/blob/master/sklearn示例/sklearn-roc_curve和auc.ipynbgithub.com

    好了,今天的内容有些多就介绍到这里了。模型评价的全部内容都已介绍完毕,如果后续还有补充会再续补文章。接下来会用很快的时间把朴素贝叶斯,线性SVC,SGD Classifier写出来,这三个分类器的示例先不打算写呢,因为我觉得我们还是先把基本原理记清楚再去实践会好一些。后边在介绍了特征工程初步后会写3个文本分类的应用示例,分别是新闻文本分类,影评情感分类,英文垃圾邮件分类,3个应用示例都基于朴素贝叶斯,语言都是英语。朴素贝叶斯,线性SVC,SGD Classifier这三个分类器都是sklearn官网关于模型选择的推荐流图,我在另一篇文章(baiziyu:文本分类模型比较与选择)中介绍过,大家可以再回过头去温习一下。谢谢大家关注。

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  • ROC和AUC平均(macro avg) 微平均(micro avg) 加权平均(weighted avg) 一,混淆矩阵(Confusion Matrix) 在n分类模型中,使用n行n列的矩阵形式来表示精度,纵列代表n个分类,在每行中的n个数据代表分别预测在每...

    本文将介绍:

    • 混淆矩阵(Confusion Matrix)
    • 准确率(accuracy)
    • 召回率(recall)
    • 精确率(precision)
    • F1score
    • ROC和AUC
    • 宏平均(macro avg)
    • 微平均(micro avg)
    • 加权平均(weighted avg)

    一,混淆矩阵(Confusion Matrix)

    在n分类模型中,使用n行n列的矩阵形式来表示精度,纵列代表n个分类,在每行中的n个数据代表分别预测在每个类别的个数,完美的预测应该是一个列序数=行中有数据的索引数的一条斜线。
    在这里插入图片描述

    • TP:True Positive :做出Positive的判定,而且判定是正确的
    • FP:False Positive :做出Positive的判定,而且判定是错误的
    • TN:True Negative :正确的Negative判定
    • FN:False Negative:错误的Negative判定

    二,准确率(accuracy)

    计算公式: accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)

    在正例较少负例较多的不平衡分类问题(疾病;恐怖分子)中,存在着如果把所有数据全部预测为负例,准确率依然会很高的问题,所以这里引入召回率。

    三,召回率(recall)

    召回率可以被理解为模型找到数据集中所有感兴趣的数据点的能力。

    计算公式:recall = TP / (TP + FN) 所有正确的条目中有多少被检索出来

    如果我们将所有的个体都预测为正样例,那么模型的召回率就是 1.0,但这明显也是错误的,所以这里引入精确率。

    四,精确率(precision)

    精确率可以被理解为模型找到的所以正例的准确性。

    计算公式:precision= TP / (TP + FP) 所有预测为正确的条目中有多少真正正确的

    随着精度的增加,召回率会降低,反之亦然。

    五,F1score

    F1 score 是对精度和召回率的调和平均
    F1 Score = 2*P*R/(P+R),其中P和R分别为 precision 和 recall

    我们使用调和平均而不是简单的算术平均的原因是:调和平均可以惩罚极端情况。一个具有 1.0 的精度,而召回率为 0 的分类器,这两个指标的算术平均是 0.5,但是 F1 score 会是 0。F1 score 给了精度和召回率相同的权重,它是通用 Fβ指标的一个特殊情况,如果我们想创建一个具有最佳的精度—召回率平衡的模型,那么就要尝试将 F1 score 最大化。

    六,ROC和AUC

    思想是相当简单的:ROC 曲线展示了当改变在模型中识别为正例的阈值时,召回率和精度的关系会如何变化。

    计算公式如下:
    在这里插入图片描述
    TPR = TP / (TP + FN) TPR 是召回率
    FPR = FP / (FP + TN) FPR 是反例被报告为正例的概率

    下图是一个典型的 ROC 曲线:
    在这里插入图片描述

    • 黑色对角线表示随机分类器,红色和蓝色曲线表示两种不同的分类模型。对于给定的模型,只能对应一条曲线。但是我们可以通过调整对正例进行分类的阈值来沿着曲线移动。通常,当降低阈值时,会沿着曲线向右和向上移动。

    • 在阈值为 1.0 的情况下,我们将位于图的左下方,因为没有将任何数据点识别为正例,这导致没有真正例,也没有假正例(TPR = FPR = 0)。当降低阈值时,我们将更多的数据点识别为正例,导致更多的真正例,但也有更多的假正例 ( TPR 和 FPR 增加)。最终,在阈值 0.0 处,我们将所有数据点识别为正,并发现位于 ROC 曲线的右上角 ( TPR = FPR = 1.0 )。

    • 最后,我们可以通过计算曲线下面积 ( AUC ) 来量化模型的 ROC 曲线,这是一个介于 0 和 1 之间的度量,数值越大,表示分类性能越好。在上图中,蓝色曲线的 AUC 将大于红色曲线的 AUC,这意味着蓝色模型在实现准确度和召回率的权衡方面更好。随机分类器 (黑线) 实现 0.5 的 AUC。

    七,宏平均(macro avg)、微平均(micro avg)、加权平均(weighted avg)

    当我们使用 sklearn.metric.classification_report 工具对模型的测试结果进行评价时,会输出如下结果:
    在这里插入图片描述

    1、宏平均 macro avg:

    对每个类别的 精准、召回和F1 加和求平均。

    精准 macro avg=(P_no+P_yes)/2=(0.24+0.73)/2 = 0.48

    2、微平均 micro avg:

    不区分样本类别,计算整体的 精准、召回和F1

    精准 macro avg=(P_nosupport_no+P_yessupport_yes)/(support_no+support_yes)=(0.247535+0.73)/(7535+22462)=0.45

    3、加权平均 weighted avg:

    是对宏平均的一种改进,考虑了每个类别样本数量在总样本中占比

    精准 weighted avg =P_no*(support_no/support_all)+ P_yes*(support_yes/support_all =0.24*(7525/29997)+0.73*(22462/29997)=0.61

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  • AUC理解

    2020-02-16 19:37:33
    对于正样本和负样本,正样本的概率大就为1,负样本概率大就为0,概率相等就为0.5,然后求和取平均,得到AUC 在分类器训练完成后,随机抽取一对样本进行预测,得到 正样本的概率 大于 负样本的概率 的概率 参考:...

    对于正样本和负样本,正样本的概率大就为1,负样本概率大就为0,概率相等就为0.5,然后求和取平均,得到AUC

    在分类器训练完成后,随机抽取一对样本进行预测,得到 正样本的概率 大于 负样本的概率 的概率

    参考:https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/78666436

    展开全文
  • AUC计算

    2016-08-01 10:11:35
    1. 最直观的,根据AUC这个名称,我们知道,计算出ROC曲线下面的面积,就是AUC的值。事实上,这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。由于我们的测试样本是有限的。我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯...
  • AUC的计算方法

    万次阅读 多人点赞 2017-11-29 17:44:49
    在机器学习的分类任务中,我们常用许多的指标,诸如召回率(Recall)、准确率(Precision)、F1值、AUC等。 那么,如果如果手动计算AUC应该要怎么计算呢?相信大家很多时候都是用写好的库直接计算,可能对AUC计算不...
  • AUC注记

    2018-04-03 15:35:00
    训练Embedding的时候,程序里面发现了AUC,因此处正样本始终只有一个(参考上一篇)为了克服样本不平衡带来的metric指示出现不能反应模型真实能力的问题(比如acc中,模型很有可能偏向比重大的标签),需要AUC进行...
  • 理解AUC

    2016-05-15 11:31:00
    本文主要讨论了auc的实际意义,并给出了auc的常规计算方法及其证明 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/van19/p/5494908.html 1 ROC曲线和auc 从二分类说起,假设我们的样本全集里,所有样本的真实标签...
  • 面试的时候,一句话说明AUC的本质和计算规则:AUC:一个正例,一个负例,预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性。所以根据定义:我们最直观的有两种计算AUC的方法1:绘制ROC曲线,ROC曲线下面的面积就是...
  • AUC详解

    2019-05-10 16:21:17
    本着尊重原作者(或者转载者)的目的,先把引用链接发上来 ...https://blog.csdn.net/Stephen_shijun/article/details/83059863这篇文章前面讲的很好,重点提到了样本不均衡的情况,但是后面介绍AUC的时候不够详细 ...
  • 深入理解AUC

    2019-04-02 11:35:11
    深入理解AUC https://tracholar.github.io/machine-learning/2018/01/26/auc.html 在机器学习的评估指标中,AUC是一个最常见也是最常用的指标之一。 AUC本身的定义是基于几何的,但是其意义十分重要,应用十分广泛...
  • 如题,经过多次重复实验所得出的aucp'j'z值怎么画出ROC曲线,谢谢各位大佬指点。
  • 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,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,从而能够更好地...
  • AUC到底是什么?

    万次阅读 多人点赞 2019-06-21 00:52:55
    上一篇单值AUC计算优化里,提到了AUCAUC的全名是Area Under Curve,就是ROC曲线下的面积,上一篇文中提到了AUC是评估模型整体排序能力的,但是具体是什么没有进行展开介绍,考虑到可能很多人对这么个玩意都不是...
  • AUC曲线

    千次阅读 2018-06-14 20:02:24
    以pandas数据格式输入,画svm的交叉验证auc曲线import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection ...
  • 一只蚂蚁:到底如何理解AUC?​zhuanlan.zhihu.comAUC相关概念及作用定义AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,...
  • 多分类下的ROC曲线和AUC

    万次阅读 多人点赞 2018-03-05 17:37:20
    本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算,并以鸢尾花数据为例,简单用python进行一下说明。如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解,可以先参考下这篇文章:...
  • AUC和GAUC

    2019-12-26 17:27:37
    1:ROC—AUC曲线 AUC:一个正例,一个负例,预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性。 所以根据定义:我们最直观的有两种计算AUC的方法 1:绘制ROC曲线,ROC曲线下面的面积就是AUC的值(积分) 2:...
  • 机器学习之AUC

    千次阅读 2019-06-11 16:18:36
    深入理解AUC AUC是什么 auc是roc曲线的面积,常用来评价二分类系统的好坏。 AUC如何计算 对于二分类问题,预测模型会对每一个预测样本一个得分p,然后选取一个阈值t,当p&gt;tp&gt;tp>t时,样本预测为正...
  • AUC计算公式推导

    2020-12-24 17:16:18
    AUC计算公式推导 基本公式推算 基本排名的公式推算 2.详解如何计算AUC? 计算AUC时,推荐2个方法。方法一:在有M个正样本,N个负样本的数据集里。一共有MN对样本(一对样本即,一个正样本与一个负样本)。统计这...
  • ROC and AUC

    2018-04-17 13:23:29
    ROC和AUC介绍以及如何计算AUC 多分类下的ROC曲线和AUC ROC曲线 首先ROC分析的是二元分类模型,也就是输出类别只有两种值的分类模型。对于其他的多类分类模型可以做相应的转换,本文后面再作分析。 ROC曲线的特点...
  • 本文就PR图,ROC、AUC、mAP这4个方面进行详细探究。总的来说评价指标的核心得从二分类问题说起:一个类,它实际值有0、1两种取值,即负例、正例;而二分类算法预测出来的结果,也只有0、1两种取值,即负例、正例。...
  • 写在前面: sklearn计算auc(一):使用sklearn.metrics.roc_auc_score()计算二分类的auc 1.sklearn.metrics.roc_auc_score()计算多分类auc的用法 2.例子
  • AUC计算方法总结

    2020-08-13 13:51:53
    相信大家很多时候都是用写好的库直接计算,可能对AUC计算不太了解,下面这篇文章就简单的概述一下AUC的计算方法。 (注:本文的重点其实不在于阐述什么是AUC。因为网上关于这方面的文章实在太多了。但是对于AUC的...
  • ROC曲线和AUC

    2018-04-17 11:21:32
    AUC全称Area Under Curve,表示ROC曲线下的面积,一般认为AUC数值越大,则模型效果越好。图形中的蓝色虚线为参考线,表示随机模型的效果,在蓝色虚线下的模型,效果逊于随机模型。 python sklearn中有专门的绘制ROC...
  • AUC及ROC曲线详解

    2019-04-15 22:42:26
    AUC及ROC曲线详解机器学习中分类模型的常用指标准确率、精确率、召回率、F1-scoreROC曲线和AUC面积ROC曲线AUC面积 机器学习中分类模型的常用指标 准确率、精确率、召回率、F1-score TP(True Positive): 真实是正...
  • sklearn:auc、roc_curve、roc_auc_score

    万次阅读 2018-10-25 19:23:04
    sklearn.metrics.auc 作用:计算AUC(Area Under the Curve) metrics.roc_curve 作用:计算 ROC(Receiver operating characteristic) 注意: this implementation is restricted to the binary classification task ...

空空如也

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