L2R 二：常用评价指标之AUC

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L2R 二：常用评价指标之AUC

零零散散写了一些,主要是占个坑: AUC作为一个常用的评价指标,无论是作为最后模型效果评价还是前期的特征选择,都发挥着不可替代的作用,下面我们详细介绍下这个指标. 1.定义 2.实现 # coding=utf-8 # auc值的大小可以理解为: 随机抽一个正样本和一个负样本,正样本预测值比负样本大的概率 # 根据这个定义,我们可以自己实现计算auc from sklearn.metrics import roc_curve, auc, roc_auc_score import random im…

[机器学习]-分类问题常用评价指标、混淆矩阵及ROC曲线绘制方法

分类问题分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一,掌握合适的评价指标,对模型进行恰当的评价,是至关重要的. 同样地,分割问题是像素级别的分类,除了mAcc.mIoU之外,也可以采用分类问题的一些指标来评价. 本文对分类问题的常见评价指标进行介绍,并附上利用sklearn库的python实现. 将从以下三个方面分别介绍: 常用评价指标混淆矩阵绘制及评价指标计算 ROC曲线绘制及AUC计算 1. 常用评价指标混淆矩阵(confusion matrix) 一般用来描述一个分类器分类的准确程度…

css入门二-常用样式

css入门二-常用样式总结基本标签样式背景色background-color 高度height; 宽度width; 边框对齐以及详细设定举例 width/*宽度*/: 80%; height/*高度*/: 48px; border/*边框*/:1px solid red; font-size/*字体大小*/: 26px; text-align/*左右居中*/: center; line-height/*根据标签高度自适应垂直居中*/: 48px; font-weight/*加粗*/: bol…

Django笔记&教程 1-2 二常用配置

Django 自学笔记兼学习教程第1章第2节--二常用配置点击查看教程总目录新手建议简单浏览本文,不理解的建议跳过,不要强行理解. Django的设置涉及多个模块,需要了解Django的一些相关知识,才好理解每个设置是干什么用的, 建议在后面的章节中学过了相关的知识和概念,再回过头来看对应的设置. 1-初识settings.py: 项目的配置文件,可用于配置该项目的所有配置. 对于一个项目而言,很多配置新手是用不到的,也有很多配置不推荐更改. 这里主要给大家介绍一些常用的配置,同时也会简单…

模型评价指标：AUC

参考链接:https://www.iteye.com/blog/lps-683-2387643 问题: AUC是什么 AUC能拿来干什么 AUC如何求解(深入理解AUC) AUC是什么混淆矩阵(Confusion matrix) 混淆矩阵是理解大多数评价指标的基础,毫无疑问也是理解AUC的基础.丰富的资料介绍着混淆矩阵的概念,这里用一个经典图来解释混淆矩阵是什么. 显然,混淆矩阵包含四部分的信息: 1. True negative(TN),称为真阴率,表明实际是负样本预测成负样本的样本数 2…

分类器的评价指标-ROC&AUC

ROC 曲线:接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,roc 曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 对于分类器或者说分类算法,评价指标主要有precision,recall,F1 score等,以及这里要讨论的ROC和AUC.下图是一个 ROC 曲线的示例: 横坐标:Sensitivity,伪正类率(False positive rate, FPR),预测为正但实际为负的样本占所有负例样本…