AUCROC曲线是对分类器性能的二维描述。为了比较分类器，我们可能需要将ROC性能降低到表示期望性能的单个标量值。一种常用的方法是计算ROC曲线下面积，简称AUC(Bradley,1997;汉利和麦克尼尔，1982)。由于AUC是单位正方形面积的一部分，所以它
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的值2：假设...
引言在互联网的排序业务中，比如搜索、推荐、广告等，AUC（AreaundertheCurveofROC）是一个非常常见的评估指标。网上关于AUC的资料很多，知乎上也有不少精彩的讨论，本文尝试基于自身对AUC的理解做个综述，水…
AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。根据维基百科的定义，AUC(areaunderthecurve)是ROC曲线下的面积。所以，在理解AUC之前，要先了解ROC是什么。而ROC的计算又需要借助混淆矩阵，因此，我们先从混淆矩阵开始谈起。混淆矩阵...
表示的意义是：对于不论真实类别是1还是0的样本，分类器预测为1的概率是相等的。换句话说，分类器对于正例和负例毫无区分能力，和抛没什么区别，一个抛的分类器是我们能想象的最差的情况，因此一般来说我们认为AUC的最小值为0.5（当然也存在预测相反这种极端的情况，AUC小…
不做机器学习方向的谁知道auc…首页会员发现等你来答登录人工智能机器学习深度学习（DeepLearning）怎么看待大学教授不知道auc指标是什么？年轻教授，做图像方向（有发表多篇深度学习的论文），然后跟我说：auc是啥？不做机器学习...
ROC、AUC是量化专业知识的一个很好的指标；一般而言，人类专家没有AUC，但如果论文集合了5名以上高水准、水平相近的同科专家，那就可以绘制曲线用ROC凸包曲线计算AUC。
AUC时间从0到无穷和从0到t有什么区别？答魔，致力于搭建生命科学领域的综合交流平台。凭借智能、高效、安全的数据挖掘处理方式，以结构化、高价值的科研数据提升医药研发与临床研究各个环节的效率，并以此还原科研价值，推动科技进步与产业发展。
AUC是在指标变化的时候产生的曲线面积，指标已经固定某值，何来AUC。国内部分论文在联合时又冒出个联合AUC，也属无稽之谈。有的文章甚至抛开ROC曲线，使用参考范围上限作为诊断界值，实属不理解ROC分析所致。2．6站在临床的...
利用Python画ROC曲线，以及AUC值的计算\前言ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binaryclassifier）的优劣。这篇... .new-pmd.c-abstractbr{display:none;}更多关于auc论文的问题>>
之前各位的回答从各个角度解释了AUC的意义和计算方法，但是由于本人实在愚钝，一直没能参透AUC的意义和...
AUC，全称AreaUnderCurve。你问他AUC啥意思他不知道其实没什么，你跟他讲曲线下的面积他还不懂的话...
AUC介绍AUC(AreaUnderCurve)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...
[C]//199710.AdamsComparingclassifierswhenmisallocationcostsuncertain[外文期刊]1999(07)引用本文格式:王书芹.华钢.徐永刚.王永星.WangShuqin.HuaG...
ROC和AUC在分类模型性能评估中已经得到广泛应用,但普通的AUC和ROC却存在一些缺陷:首先是公认的AUC的计算只利用得分排序而忽略了得分值;然后是AUC对分类错误代价是弱敏感的,分...
这几天看论文,看到了一个评价指标:AUC。之前面对的都是mAP,或者TP/FP这种,对AUC没有太深的了解,就趁这个机会巩固一下关于AUC的相关内容。首先来看一张图:这个...
二分类模型预测的结果是否足够好,ROC和AUC是重要指标。1.T、F、P、N、R首先我们先了解这四个概念:T:True,真的F:False,假的P:Positive,阳性N:Negative,阴性R:Rate,比率,和上面...