AUC = sum( (Y(2:end)+Y(1:end-1))/2 .* (X(2:end) - X(1:end-1)) X 和 Y 均是向量: Y(2:end) - Y(1:end-1),是 Y(2) - Y(1), Y(3) - Y(2), Y(4) - Y(3) -., 得到还是一个向量,长度少 1 而已: Y .* X,这是向量的按位相乘:

本文根据以下文章整理而成,链接: (1)http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/20288239 (2)http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105   1.概述 AUC(Area Under roc Curve)是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度:在信息检索(IR)领域

1. 混淆矩阵 确定截断点后,评价学习器性能 假设训练之初以及预测后,一个样本是正例还是反例是已经确定的,这个时候,样本应该有两个类别值,一个是真实的0/1,一个是预测的0/1 TP(实际为正预测为正),FP(实际为负但预测为正),TN(实际为负预测为负),FN(实际为正但预测为负) 通过混淆矩阵我们可以给出各指标的值:查全率(召回率,recall):样本中的正例有多少被预测准确了,衡量的是查全率,预测对的正例数占真正的正例数的比率: 查全率＝检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量 = T

分类器性能指标之ROC曲线.AUC值 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

准确率.精确率(查准率).召回率(查全率).F1值.ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,先知道什么是混淆矩阵很有必要,也方便记忆. 1.混淆矩阵 对于一个二分类问题,我们可以得到如表 1所示的的混淆矩阵(confusion matrix): 表

http://www.cnblogs.com/dlml/p/4403482.html 分类器性能指标之ROC曲线.AUC值 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,Se

原创博文,转载请注明出处! 1.AUC AUC(Area Under ROC Curve),即ROC曲线下面积. 2.AUC意义 若学习器A的ROC曲线被学习器B的ROC曲线包围,则学习器B的性能优于学习器A的性能:若学习器A的ROC曲线和学习器B的ROC曲线交叉,则比较二者ROC曲线下的面积大小,即比较AUC的大小,AUC值越大,性能越好. 3.sklearn中计算AUC值的方法 形式: from sklearn.metrics import roc_auc_score auc_score =

from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/ AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算,其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC,但是有时候模型是单独的或者自己编写的,此时想要评

背景   之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算.其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供调用了,公式也写的很清楚,但是我认为仔细的研究清楚其中的原理更重要.   AP这个概念,其实主要是在信息检索领域(information retrieval)中的概念,所以这里会比较快速的过一下这个在信息

根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值 步骤: 根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值: 计算算法的决策函数值deci 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$roc_y$ 根据$roc_y$分别对正负类样本进行累积分布$stack_x$,$stack_y$ 根据$stack_x$,$stack_y$计算RUC的值 \[AUC = \sum_{i=2}^{n}(stack_x(i)-stack_x(i-1))*stack_y(i) \] 分别以$

链接:https://www.zhihu.com/question/39840928/answer/146205830来源:知乎 一.混淆矩阵 混淆矩阵如图1分别用”0“和”1“代表负样本和正样本.FP代表实际类标签为”0“,但预测类标签为”1“的样本数量.其余,类似推理. 二.假正率和真正率 假正率(False Positive Rate,FPR)是实际标签为”0“的样本中,被预测错误的比例.真正率(True Positive Rate,TPR)是实际标签为”1“的样本中,被预测正确的比例.其

https://www.cnblogs.com/gatherstars/p/6084696.html ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic,其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC curve.平面的横坐标是false positive rate(FPR),纵坐标是true positive rate(TPR).对某个分类器而言,我们可以根据其在测试样本上的表现得到一个TPR和FPR点对.这样,此分类器就可以映射成ROC平面上的一个点.调整

度量表 1.准确率 (presion) p=TPTP+FP 理解为你预测对的正例数占你预测正例总量的比率,假设实际有90个正例,10个负例,你预测80(75+,5-)个正例,20(15+,5-)个负例 实际上你的准确率为75/80=0.9375,但这个评价指标有什么问题呢,想想就知道,这里你并没有用到实际的正例数,那么仅仅靠你猜中的正例作为分母,你并不知道实际的正例有多少,你看召回率为75/90=0.83,就是说你的猜测局限于预测范围 2.召回率       (recall)r=TPTP+FN

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) 2.一个二分类问题,将实例划分为正类和负类,但在实际划分时,会有以下四种情况: 1)若一个

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).但是实

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 在之前的开篇提到了text2vec,笔者将其定义为R语言文本分析"No.1",她是一个文本分析的生态系统.笔者在学习之后发现开发者简直牛!基于分享精神,将自学笔记记录出来.开篇内容参考: 重磅︱R+NLP:text2vec包--New 文本分析生态系统 No.1(一,简介) 文档可以以多种方式表达,单独词组.n-grams

相关评价指标在这片文章里有很好介绍 信息检索(IR)的评价指标介绍 - 准确率.召回率.F1.mAP.ROC.AUC:http://blog.csdn.net/marising/article/details/6543943 ROC曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic) 比较分类模型的可视工具,曲线上各点反映着对同一信号刺激的感受性. 纵轴:真正率(击中率)true positive rate ,TPR,称为灵敏度.所有实际正例中,正确识别的正例

首先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,从而能够更好地分类. AUC计算 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状的.因此,计算的AUC也就是这些

只是为了复习一下,在评价分类器的性能好坏时,通常用recall和precision, PS:CNN做图像分类还是用了loss 和 accuracy 使用ROC的目的在于更好的(直观+量化)评价分类模型性能 举个例子:对于0-1两分类的情况,测试样本中有A类样本90个,B 类样本10个.分类器C1把所有的测试样本都分成了A类,分类器C2把A类的90个样本分对了70个,B类的10个样本分对了5个. 则C1的分类精度为 90%,C2的分类精度为75%.但是,显然C2更有用些.另外,在一些分类问题中犯不

混淆矩阵 介绍这些概念之前先来介绍一个概念:混淆矩阵(confusion matrix).对于 k 元分类,其实它就是一个k x k的表格,用来记录分类器的预测结果.对于常见的二元分类,它的混淆矩阵是 2x2 的. 假设要对 15 个人预测是否患病,使用 1 表示患病,使用 0 表示正常.预测结果如下: 预测值: 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 真实值: 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 将上面的预测结果转为混淆矩阵,如下: 上图展示了一个二

分类器各种各样,如何评价这些分类器的性能呢?(这里只考虑二元分类器,分类器的输出为概率值) 方法一:概率定义法 从正样本中随机选取元素记为x,从负样本中随机选取元素记为y,x的置信度大于y的概率 计算方法可以描述为 s=0 for x in 正例: s+=1/正例总数×置信度小于x的负例所占比例 return s 概率是用来定义问题的利器,如基尼系数. 方法二:正样本排名法 对全部样本按照置信度从高到低进行排序,排名依次记做1,2,3......全部正例的排名之和记为R,R越小表明分类器越准.