ROC 曲线(接收者操作特征曲线)是一种显示分类模型在所有分类阈值下的效果的图表.该曲线绘制了以下两个参数: 真正例率 假正例率 真正例率 (TPR) 是召回率的同义词,因此定义如下: $$TPR = \frac{TP} {TP + FN}$$ 假正例率 (FPR) 的定义如下: $$FPR = \frac{FP} {FP + TN}$$ ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR 与 FPR.降低分类阈值会导致将更多样本归为正类别,从而增加假正例和真正例的个数.下图显示了一个典型的 RO…

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:http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575 由于ROC曲线是针对二分类的情况,对于多分类问题,ROC曲线的获取主要有两种方法: 假设测试样本个数为m,类别个数为n(假设类别标签分别为:0,2,...,n-1).在训练完成后,计算出每个测试样本的在各类别…

wiki https://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF 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)是一种座标图式的分析工具,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…

这里介绍一下如题所述的四个概念以及相应的使用python绘制曲线: 参考博客:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 一般我们在评判一个分类模型的好坏时,一般使用MAP值来衡量,MAP越接近1,模型效果越好: 更详细的可参考:http://www.cnblogs.com/pinard/p/5993450.ht…

一. ROC曲线 1.roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 纵轴:真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 2.针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative).但…

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving…

1 Introduction 信息时代产生了大量的数据,运用和使用数据已经成为一个公司乃至一个国家核心实力的重要组成部分.当代大数据一般指的是:数据量巨大,需要运用新处理模式才能具有更强的决策力.洞察力和流程优化能力的海量.高增长和多样化的信息资产.大数据的特征有四个层面:第一:数据量巨大,从TB级别,跃升到PB级别:第二,数据类型繁多,包括网络日志,视频,图片和地理信息等:第三,价值密度低,商业价值高,以视频为例,在连续不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒:第四,处理速度快.也就是…

Abstract     论文创新点:分析流行GAN网络结构得知,GAN网络生成得图片在颜色处理与真实摄像机拍摄的照片存在不同,主要表现在两方面.     实验结果:证明了两种线索能够有效区分GAN生成图像和用于训练GAN的真实图像. 1.Introduction     本片论文主要是研究GANs网络生成图片的取证检测,虽然他们用肉眼无法区分,但是GANs生成的图片在重要的一些方面和相机拍摄的图像还是存在差别的.通过研究生成器网络的结构,尤其注意到它是如何形成颜色的,并注意到两者有两个重要的区…

在介绍ROC曲线之前,先说说混淆矩阵及两个公式,因为这是ROC曲线计算的基础. 1.混淆矩阵的例子(是否点击广告): 说明: TP:预测的结果跟实际结果一致,都点击了广告. FP:预测结果点击了,但是真实情况是未点击. FN:预测结果没有点击,但是真实情况是点击了. TN:预测结果没有点击,真实情况也是没有点击. 2.两个公式: 1)真正率: TPR=TP/(TP+FN) 2)假正率 FPR=FP/(FP+TN) 3.ROC曲线就是真正率随假正率的变化情况.下面用一段代码展示一下(sklearn…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 ------------------------------------------ 一.风控建模流程以及分类模型建设 1.建模流程 该图源自课程讲义.主要将建模过程分为了五类.数据准备.变量粗筛.变量清洗.变量细筛…