ROC曲线原理和代码演示

ROC

  

2019-09-27 21:48:37

原理 ROC 全称是"受试者工作特征" (Receiver Operating Characteristic) 曲线。 我们根据学习器的预测结果对样例进行排序,按此顺序逐个把样本作为正例进行预测,每次计算出两个重要量的值,分别以它们为横、纵坐标作图'就得到了 "ROC 曲线"。 ROC 曲线的纵轴是"真正例率" (True Positiv...

一、误分类矩阵 1.1 医学图像识别二分类问题 二、ROC曲线和AUC值 2.1 ROC曲线分析 2.2 AUC判断分类器(预测模型) 三、sklearn计算ROC 一、误分类矩阵 1.1 医学图像识别二分类问题 几个主要参数指标如下: 真阳性率(True Positive Rate,TPR),灵敏度(Sensitivity),召回率(Recall): TPR=TPTP+FNTPR=TPTP+FN...

AUC和ROC

roc  auc

  

2019-08-20 14:15:43

AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积,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,所以AUC的取值范围在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果更好。 这句话有些绕,我尝试解释一下:首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本...

使用sklearn的一系列方法后可以很方便的绘制处ROC曲线,这里简单实现以下。 主要是利用混淆矩阵中的知识作为绘制的数据(如果不是很懂可以先看看这里的基础):     tpr(Ture Positive Rate):真阳率                      &...

模型评估与选择

周志华  模型评估  ROC

  

2019-08-17 21:54:06

2.1 经验误差与过拟合 2.2 评估方法 2.3 性能度量 2.5 偏差与方差 2.1 经验误差与过拟合 错误率(error rate):分类错误的样本占总样本的比率 精度(accuracy):分类正确的样本占总样本的比率 误差(error):学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差距(指误差期望) 训练误差(training error)或经验误差(empirical error):学习器...

AUC计算方法总结

python  auc  ROC

  

2019-09-30 18:25:57

1、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。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: 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 False positive(FP),称为假阳率,表明实际是负样本预测成正样本的样本数 False negat...

转自:sklearn.metrics中的评估方法介绍(accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix) accuracy_score 分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解,但是它不能告诉你响应值的潜在分布,并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。 形式: no...

ROC曲线及AUC计算(MATLAB)

MATLAB  ROC  AUC

  

2019-10-29 17:25:41

根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值 步骤: 1.根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值: 2.计算算法的决策函数值deci 3.根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序,得到新的排序rocyrocy 4.根据rocy分别对正负类样本进行累积分布stackxstackx,stackystacky 5.根据stackxstackx,stackystacky计算RU...

Model selection and evaluation

P-R曲线  ROC  AUC

  

2019-06-30 13:55:11

查准率、查全率与F1 对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为 真正例(true positive) :真的正样本,本来就是正样本 假正例(false positive) :假的正样本,其实是负样本 真反倒(true negative) :真的负样本,本来就是负样本 假反例(false negative) 假的负样本,其实是正样本 显然有TP+FP+TN+FN=样例总数....

转载:https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details/70830796 以下第一部分内容转载自:机器学习算法中的准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)是怎么一回事 摘要: 数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简...

对于分类器,或者说分类算法,评价指标主要有precision,recall,F-score1,以及即将要讨论的ROC和AUC。本文通过对这些指标的原理做一个简单的介绍,然后用python分别实现二分类和多分类的ROC曲线。 1 基本概念 一个分类模型(分类器)是一个将某个实例映射到一个特定类的过程.分类器的结果可以是给出该实例所属的类别,也可以给定该实例属于某个类别的概率。 首先来考虑一个两类预测...

非均衡分类问题 在大多数情况下不同类别的分类代价并不相等,即将样本分类为正例或反例的代价是不能相提并论的。例如在垃圾邮件过滤中,我们希望重要的邮件永远不要被误判为垃圾邮件,还有在癌症检测中,宁愿误判也不漏判。在这种情况下,仅仅使用分类错误率来度量是不充分的,这样的度量错误掩盖了样例如何被错分的事实。所以,在分类中,当某个类别的重要性高于其他类别时,可以使用Precison和Recall多个比分类错...

原 Ubuntu 下使用 FDDB 测试人脸检测模型并生成 ROC 曲线 2018年08月01日 20:18:44 Xing_yb 阅读数:101 标签: FDDB 人脸检测 模型测试 ROC 曲线 Ubuntu 更多 个人分类: 教程记录   FDDB 如此经典的测试基准,竟然缺少完整全面的测试流程教程。笔者自行梳理了在 FDDB 上测试人脸检测模型的流程,力求详细清晰,可复...

本文通过逻辑回归分类来预测一个学生是否被录取,来熟悉python逻辑回归模型及模型的评估,数据集有需要的可以联系我qq:1344184686。 一、读入数据 读入结果如下所示: 熟悉一下sigmoid函数: sigmoid函数图像如下图: 二、选择模型,训练并预测 预测结果如下,可见'gpa'即绩点越高,被录取的概率越大: 三、模型评估 很多时候,用精度来评判模型的好坏不准,比如说1000个人99...

  在评价一个检测模型时通常需要绘制出其 ROC 曲线或 PR 曲线。本文利用 Python 实现了 ROC 和 PR 曲线的绘制,在 draw_curves 函数中读取 .txt 文件即可一次性绘制出两条曲线并输出 AUC 和 mAP 值,适用于目标检测任务,例如人脸检测。获取代码请戳 GitHub 链接。 文章目录 1 流程 2 输入 3 实现 3.1 匹配 3.2 阈值划...