ROC 第10页

马修斯相关系数（Matthews correlation coefficient）更适合类别不平衡问题的模型结果评价

一般常见指标是F1-score、precision、recall、roc、auc、accuracy，但他们存在的最大问题是，没有考虑TN上面这个例子中对应的精确率和召回率如下：Precision=TP/

zh515858237·2023-01-31 11:07

使用约登指数寻找最佳ROC曲线阈值

预备知识对于二元分类结果评价，ROC曲线是常用标准，其使用TPR与FPR绘制而成。

zaf赵·2023-01-30 17:36

多种分类以及模型评估

数据集获取训练数据和标签数据标准化及数据集划分训练二分类器划分数据集随机梯度下降分类性能测试使用交叉验证测量准确率傻瓜版分类器混淆矩阵随机梯度下降分类器对应的混淆矩阵混淆矩阵最佳状态精度和召回率精度/召回率权衡阈值为0的情况阈值为8000的情况阈值对精度和召回率影响变化图像确定阈值ROC

艾醒(AiXing-w)·2023-01-30 11:30

vivo 超大规模消息中间件实践之路

在线业务侧主要从RocketMQ集群部署架构、平台系统架构、日常运维操作平台、监控告警一体化实践以及vivo如何通过建设AMQP消息网关的方式完成所有在线业务服务从RabbitMQ到Roc

·2023-01-30 10:42

pytorch图像分类实战之测试集评估模型指标

实验效果混淆矩阵PR曲线ROC曲线总结本次实验主要是怎样使用指标对模型进行评估，最后展示出包括混淆矩阵、总体准确率、PR曲线、ROC曲线等指标进行模型评估，数据是使用测试集数据。通

独孤西·2023-01-30 09:34

【数据挖掘】金融风控 Task01 赛题理解

【数据挖掘】金融风控Task01赛题理解1.赛题介绍1.1赛题概况1.2数据概况1.3预测指标1.3.1混淆矩阵1.3.2准确率、精确率、召回率、F1Score1.3.3P-R曲线1.3.4ROC曲线1.3.5AUC

一一张xi·2023-01-30 07:40

roc_curve（）的用法及用途

来源及说明来源于sklearn库的metrics.roc_curve主要用来计算ROC曲线面积。

super尚·2023-01-30 07:39

如何发布一个npm包！

博客地址：https://www.zhouhaipeng.com/githubhttps://github.com/Roc-zhou1、安装nodeJs（不多说）2、写一个最简单的npm包一个npm包最少包含两个文件

长街漫步·2023-01-29 12:35

双击666！这台最便宜大众SUV 颜值超越途观！

请点击此处输入图片描述国产大众T-Roc是一汽-大众投产的首款SUV车型，就在前几天，一汽-大众正式公布了其中文名——探歌。

听话的轮毂·2023-01-29 04:35

ROC曲线与KS曲线的理解

ROC曲线ROC曲线是评判一个模型好坏的标准，有两个值要知道，FPR（假正率）和TPR（真正率），ROC曲线就是以这两个值为坐标轴画的。

孙虾米·2023-01-29 02:21

ROC曲线、AUC含义

roc曲线就是根据不同的阈值，比较同一个分类器的泛化能力。

Aechen·2023-01-29 01:30

机器学习中的性能度量指标汇总

ClassContentlayoutposttitle机器学习中的性能度量指标汇总categoriesBlogdescription对机器学习中常用的度量模型的指标进行汇总，并对其附上代码便于以后使用keywords错误率和精度、查准率、查全率、F值、ROC

毛毛虫_wendy·2023-01-27 18:47

sklearn中的metrics

文章目录MSE交叉验证准确率、精度、召回率、F1、AUC准确率混淆矩阵精度、召回率、F1ROC&AUC阈值衡量、ROC曲线阈值选择ROC曲线多分类的metrix问题，请见多分类问题。

jediael_lu·2023-01-27 09:37

机器学习：分类模型评估指标（准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线）

机器学习模型需要有量化的评估指标来评估哪些模型的效果更好。当我们训练完一个模型算法后，该如何评估模型算法的好坏呢？不同的算法任务适用哪些评估体系呢？哪种评估方式才能真实反馈实际的效果呢？试想一下，如果我们训练了一个二分类的模型，测试数据集有100张图像，正例10张，负例90张，那么只要每张图像模型都直接判断为负例准确率都有90%了，我们不能直接说该模型性能Accuracy准确率达到了90%，实际上

Allen Chou·2023-01-26 22:08

【机器学习】分类指标完全解读

目录一、评估指标1.1分类指标1.1.1Precision、Recall、Accuracy、ErrorRate与PR1.1.2TruePositiveRate、FalsePositiveRate、ROC

何处闻韶·2023-01-26 15:57

matlab 计算准确率,精确率、召回率、准确率与ROC曲线

精确率表示的是预测为某类样本(例如正样本)中有多少是真正的该类样本，一般用来评价分类任务模型。比如对于一个分类模型，预测结果为A类的所有样本中包含A0个真正的A样本，和A1个不是A样本的其他类样本，那么该分类模型对于分类A的精确率就是A0/(A0+A1)。通常来说精确率越高，分类效果越好。但是在样本分布非常不均衡的情况下，精确率高并不一定意味着是一个好的模型。比如对于预测长沙明天是否会下雪的模型，

芦苇毛·2023-01-26 15:27

matlab中refcurve,利用matlab中自带的的perfcurve函数评价多分类

利用SVM做多分类，想要利用perfcurve函数画出roc图，计算AUC然后对分类结果进行评价。

实验楼在线教育·2023-01-26 15:27

动手学数据分析 TASK5 数据建模与模型评估

1)sklearn简介3.数据集划分4.模型搭建(1)创建基于线性模型的分类模型（逻辑回归）(2)创建基于树的分类模型（决策树、随机森林）5.输出模型预测结果（二）模型评估1.交叉验证2.混淆矩阵3.ROC

曦溪汐希_CHEN·2023-01-25 12:04

动手学数据分析—5.数据建模及模型评估

编码分类变量二、模型搭建tips12.1切割训练集和测试集tips2Q12.2模型创建tips3Q22.3输出模型预测结果tips4Q3三、模型评估3.1交叉验证tips5Q43.2混淆矩阵tips6Q53.3ROC

棠糖䉎·2023-01-25 12:00

DW动手学数据分析Task5：数据建模及模型评估

1.2.2载入数据1.3模型搭建1.3.1选择模型1.3.2切割训练集和测试集1.3.3模型创建1.3.4输出模型预测结果2评估2.1评估的准备工作2.2模型评估2.2.1交叉验证2.2.2混淆矩阵2.2.3ROC

OohMuYi·2023-01-25 12:27

《机器学习》阅读笔记第二章

过拟合1.2评估方法留出法（hold-out）交叉验证（crossvalidation）自助法（bootstrap）1.3调参2.性能度量2.1回归任务2.2分类任务分类精度与交叉熵损失查准率和查全率ROC

Golden_Baozi·2023-01-24 11:05

不平衡多分类问题模型评估指标探讨与sklearn.metrics实践

我们在用机器学习、深度学习建模、训练模型过程中，需要对我们模型进行评估、评价，并依据评估结果决策下一步工作策略，常用的评估指标有准确率、精准率、召回率、F1分数、ROC、AUC、MAE、MSE等等，本文将结合

肖永威·2023-01-24 10:32

代价敏感曲线理解

1.参考https://www.zhihu.com/question/634923752.理解：ROC主要考量均等代价，代价敏感曲线主要考量非均等代价。

stray_world·2023-01-21 13:20

Anaconda：XGBoost的安装

在Anaconda的环境那里搜索包名，勾选点安装就可以啦：安装完成后，再调用就不会报错啦：模型名().fit()训练模型；predict_proba()计算预测的结果；roc_auc_score()计算

紫昂张·2023-01-21 08:52

机器学习之类别不平衡问题

机器学习之类别不平衡问题(1)——各种评估指标-知乎(zhihu.com)机器学习之类别不平衡问题(2)——ROC和PR曲线-知乎(zhihu.com)机器学习之类别不平衡问题(3)——采样方法-知乎(

vaiorreto·2023-01-20 13:49

机器学习之常用的分类模型评价指标

结合混淆矩阵有：精确率P和召回率R的定义为：上述计算公式中的Positive与Negative是预测标签，True与false代表预测正误；要注意，精确率和召回率是二分类指标，不适用多分类，由此得到P-R曲线以及ROC

专注于计算机视觉的AndyJiang·2023-01-20 13:05

R语言进行复杂抽样设计（Survey-Weighted）logistic回归列线图-Cindex-ROC-校准曲线绘制-外部验证

列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率。列线图(Nomogram)可以用于多指标联合诊断或预测疾病发病或进展。近些年来在高质量SCI临床论文中用的越来越多。列线图将回归模型转换成了可以直观的视图，让结果更容易判断，具有可读性，例如：对于

天桥下的卖艺者·2023-01-20 09:05

《聚焦人脸识别的大数据测试系统》赛题讲解

（1）要求能够快速运算给出常见指标，如FRR（拒识率），FAR（误识率）以及ROC曲线等。

从不划水的小陶·2023-01-20 08:15

目标检测简介

目录一.简介1.目标检测核心问题2.目标检测任务二.评估指标1.IOU交并比2.分类模型评估指标(1).准确率accuracy(2).召回率recall(3).精确率precision(4).F值(5).ROC

Acewh·2023-01-18 11:19

机器学习模型的几种常用评估方法

目录概念模型评估之—混淆矩阵模型评估之—K-S值模型评估之—AR值模型评估之—ROC图和AUC评估指标之—Lift提升图评估指标—Gain增益图评估指标—GINI系数评估指标—Psi稳定性过拟合与欠拟合概念通过训练集产生的模型

小蔡童靴·2023-01-18 08:33

SVM + 决策树 + 提升方法（还有LR、最大熵、）

ROC曲线和AUC曲线ROC(RecieveOperatingCharacteristicCurve),接受者操作特征曲线。

William张·2023-01-17 12:46

分类算法中常用的评价指标

对于分类算法，常用的评价指标有：（1）Precision（2）Recall（3）F-score（4）Accuracy（5）ROC（6）AUCps：不建议翻译成中文，尤其是Precision和Accuracy

weixin_30652271·2023-01-16 18:15

机器学习中的评价指标 (acc/precision/recall/F1/ROC/PR) 与相关接口 (sklearn)

准确率Accuracy精确率Precision召回率RecallF1（综合Precision与Recall）ROC曲线PR曲线转载于:https://www.cnblogs.com/sbj123456789

weixin_30634661·2023-01-16 18:14

分类器评价指标 ROC,AUC,precision，recall，F-score，多分类评价指标

目录一、定义二、ROC曲线三、如何画ROC曲线详解ROC/AUC计算过程(roc计算非常详细)四、AUCAUC值的计算AUC的计算方法(两个公式并且都举了例子)为什么使用ROC曲线五：准确率，召回率，F

我是女孩·2023-01-16 07:07

[nlp] 二分类（F1），多分类，多标签

ROC曲线其他展示分类模型性能的可视化技术是受试者特征曲线（ROC曲线，ReceiverOperatingCharacteristiccurve）。

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2023-01-15 15:08

数据探索性分析(EDA)——不平衡样本处理

在这种情况下，我们通常会对样本进行处理，不过也存在一些情况，样本不平衡对实验的影响不大：当问题指标是ROC或者

土豆同学·2023-01-14 06:18

回归，分类评价指标及案例

模型评估指标（RMSE、MSE、MAE、R2准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线）1、回归模型评估指标a、RMSE（RootMeanSquareError）均方根误差衡量观测值与真实值之间的偏差

古月a·2023-01-13 17:01

Pytorch 绘制ROC，PR曲线图

Pytorch多分类模型绘制ROC,PR曲线（代码亲测可用）ROC曲线importtorchimporttorch.nnasnnimportosimportnumpyasnpfromtorchvision.datasetsimportImageFolderfromutils.transformimportget_transform_for_testfromsenet.se_resnetimport

Vertira·2023-01-13 11:07

loss降低 acc不升高_Kreas--画ROC、loss和ACC曲线

一、画ROC曲线Y_pred=parallel_model.predict(val_X0,batch_size=batch)#val_X0为数据Y_pred=Y_pred[:500]#Y_pred为数据的预测值

darkdress life·2023-01-13 10:05

机器学习分类任务效果评估指标大全（包含ROC和AUC）

2.1、混淆矩阵的指标2.2、混淆矩阵的二级指标2.2.1、准确率：2.2.2、精确率：2.2.3、召回率（灵敏度）：2.2.4、特异度：2.3、混淆矩阵的三级指标2.3.1、F1-Score3.1、ROC

zkkkkkkkkkkkkk·2023-01-13 10:29

AUC-评价一个二值分类器的优劣

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。

没人关注·2023-01-13 10:58

机器学习性能评估指标

文章目录1、Accuracy：准确率2、Precision：精确率/查准率3、Recall：召回率/查全率4、F-Score：F值5、ROC曲线6、曲线下面积AUC混淆矩阵：TruePositive(TP

soohoo123·2023-01-13 10:28

机器学习性能指标

【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC-知乎[白话解析]通过实例来梳理概念：准确率(Accuracy)、精准率(Precision)、召回率(Recall

endeavor`·2023-01-13 10:57

机器学习分类模型中的评价指标介绍：准确率、精确率、召回率、ROC曲线

文章来源：https://blog.csdn.net/wf592523813/article/details/952024481二分类评价指标准确率，精确率，召回率，F1-Score，AUC,ROC,P-R

爱编程的胖子·2023-01-13 10:57

机器学习中的分类器的性能指标

曲线有CMC(CumulativeMatchCharacteristic)和ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)两种。

qiuchangyong·2023-01-13 10:26

梯度提升Adaboost

importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,classification_report,roc_curve

FQ L·2023-01-13 07:09

基于卷积神经网络的笑脸数据集训练

理解人脸图像特征提取的各种方法（至少包括HoG、Dlib和卷积神经网络特征）；2.掌握笑脸数据集（genki4k）正负样本的划分、模型训练和测试的过程（至少包括SVM、CNN），输出模型训练精度和测试精度（F1-score和ROC

Silenceada·2023-01-12 18:59

python计算AUC值

AUC简介AUC（AreaUnderCurve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。AUC被广泛应用在多标签分类中衡量分类结果。

工科pai·2023-01-12 14:43

python交叉验证函数_python – 在sklearn中使用交叉验证和AUC-ROC作为逻辑回归模型...

cross_val_score函数找出正确的方法.根据我看到的documentation和examples,我需要传递模型,特征,结果和评分方法的功能.然而,AUC不需要预测,它需要概率,因此它可以尝试不同的阈值并基于此计算ROC

weixin_39724748·2023-01-12 14:12

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