roc 第27页

机器学习分类中的评判标准

010TrueNeigative,TNFalsePositive,FP1FalseNeigative,FNTruePossitive,TP其中，TN和TP都被正确分类分类的优劣：ACC、PR、F1score、ROC

上上簽·2020-09-13 05:46

全面梳理：准确率,精确率,召回率,查准率,查全率,假阳性,真阳性,PRC,ROC,AUC,F1

二分类问题的结果有四种：逻辑在于，你的预测是positive-1和negative-0，true和false描述你本次预测的对错truepositive-TP：预测为1，预测正确即实际1falsepositive-FP：预测为1，预测错误即实际0truenegative-TN：预测为0，预测正确即实际0falsenegative-FN：预测为0，预测错误即实际1【混淆矩阵】直观呈现以上四种情况的样

倔强超·2020-09-13 05:40

关于AUC和ROC曲线的理解

http://blog.csdn.net/dinosoft/article/details/43114935http://my.oschina.net/liangtee/blog/340317

python_new·2020-09-13 02:02

如何看ROC，LIFT，PR，KS曲线

1.ROC曲线ROC(receiveroperatingcharacteristic)接受者操作特征，其显示的是分类器的真正率和假正率之间的关系ROC曲线有助于比较不同分类器的相对性能，当FPR小于0.36

这孩子谁懂哈·2020-09-13 00:32

关于ROC和AUC

介绍ROC曲线和AUC，下面这篇博客是我看到的解释得最好的一篇：https://www.douban.com/note/284051363/下面这篇则介绍了在ROC图上不同位置的点有什么意义（见其章节2.3ROC

蜜糖与砒霜·2020-09-12 22:48

准确率-召回率，击中率-虚警率，PR曲线和mAP，ROC曲线和AUC

转自：http://blog.csdn.net/wangzhiqing3/article/details/9058523在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要，因此最近根据网友的博客做了一个汇总。准确率、召回率、F1信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(RecallRate)和准确率(PrecisionRate)，召回率也叫查全率，准

一颗行走的大白菜·2020-09-12 16:47

机器学习中的评价方法总结（正确率，精确率，召回率，F1值，ROC曲线，AUC面积，Loss）

机器学习中的评价指标详解机器学习中的评价指标混淆矩阵正确率（准确率、Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）P-R曲线F1-值（F1-Score）ROC曲线*示例代码*Reference

技术宅zch·2020-09-12 16:48

打造云原生大型分布式监控系统(二): Thanos 架构详解

大家好，我是roc，来自腾讯云容器服务(TKE)团队，继上一篇大规模场景下Prometheus的优化手段，这次带来本系列第二篇，Thanos架构讲解。

alauda_andy·2020-09-12 15:54

评分卡模型剖析之一（woe、IV、ROC、信息熵）

信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法，尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用，其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型。本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理，为表述方便，本文将模型目标标量为1记为违约用户，对于目标变量为0记为正常用户；则WOE(weightofEvidence证据权重)其实就是自变量取某

weixin_34315665·2020-09-12 14:56

模式识别分类器评价指标之CMC曲线

CMC曲线全称是CumulativeMatchCharacteristic(CMC)curve，也就是累积匹配曲线，同ROC曲线ReceiverOperatingCharacteristic(ROC)curve

鹊踏枝-码农·2020-09-12 14:02

信用评分的简单小结（ROC，IV，WOE）

转自：http://chen.yi.bo.blog.163.com/blog/static/150621109201011115616880/由于专业的关系，我学习信用评分的时候往往最关注模型那一块，前段时间一直有很多困惑，这周认真地看了一篇文章，终于有一点点明白了，所以来简单地小结一下（这事儿不能说得太细），小结完了我得学习cURL去了。最常见的用于信用评分的模型就是logistic回归，这是一

厚hou·2020-09-12 12:42

ios 3D引擎 SceneKit 开发(3) --使用3dmax导出DAE文件

hello,大家好，我是Roc.Tian，最近一直在研究苹果自家的3D引擎SceneKit,适当写写博客，总结一下，与大家分享一下，也希望跟大家交流，共同进步。

pzhtpf·2020-09-12 06:08

机器学习全套教程（十七）-- 分类算法-逻辑回归与二分类

逻辑回归与二分类学习目标目标说明逻辑回归的损失函数说明逻辑回归的优化方法说明sigmoid函数知道逻辑回归的应用场景知道精确率、召回率指标的区别知道F1-score指标说明召回率的实际意义说明如何解决样本不均衡情况下的评估了解ROC

python爬虫人工智能大数据·2020-09-12 04:16

AUC、KS评价指标、洛伦兹曲线、Gini系数、Lift曲线和Gain曲线

文章目录1.AUC1.1.混淆矩阵1.2.ROC曲线1.3.关于AUC值2.KS评价指标3.洛伦兹曲线4.Gini系数5.Lift曲线和Gain曲线5.1.Lift曲线5.2.Gain曲线6.总结7.参考资料关于

some_apples·2020-09-12 03:31

对“仅通过崩溃地址找出源代码的出错行”一文的补充与改进

对“仅通过崩溃地址找出源代码的出错行”一文的补充与改进作者：上海伟功通信roc读了老罗的“仅通过崩溃地址找出源代码的出错行”(下称"罗文")一文后，感觉该文还是可以学到不少东西的。

simahao·2020-09-12 01:10

二分类模型性能评价 2.0（ROC曲线，lift曲线，lorenz曲线）

首先，ROC曲线是tpr与fpr的相关关系可视化，这种衡量所考虑的目的是在尽量少的误诊（假阳性率）基础上，尽可能多地检验出阳性个体。因此，我在网

mousever·2020-09-12 01:20

评估指标：混淆矩阵、PR、mAP、ROC、AUC

文章目录TP、TN、FP、FN准确率Accuracy和错误率Errorrate混淆矩阵confusionmatrix查准率Precision和召回率RecallPR曲线AP和mAPROC曲线ROC曲线下面积

羊肉串串魅力无穷·2020-09-11 22:34

ROC曲线面积AUC详解

一、roc曲线1.roc曲线：接收者操作特征(receiveroperatingcharacteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。

午夜阳光psb·2020-09-11 04:02

KS曲线和ROC曲线（二）

上一篇文章我们说了KS曲线和ROC曲线的理论知识，这篇文章我们来实际操作一下。

会飞的猩猩。·2020-09-10 22:52

KS曲线和ROC曲线（一）

KS曲线和ROC曲线都是在对二分类模型做评估时的一种直观表现。以前用的和听得多的是ROC曲线，很少会听到KS曲线。只能说偶孤陋寡闻了。下面就聊一聊KS曲线和ROC曲线。

会飞的猩猩。·2020-09-10 22:52

风控模型评估指标：KS、ROC、AUC、PSI代码逻辑

上图中，我们最常用的就是TPR（TruePositiveRate）和FPR（FalsePositiveRate）:其中：TPR=TP/(TP+FN)即真实1中预测错的;FPR=FP/(FP+TN)即真实0中预测错的；Precision=TP/(TP+FP)即预测1中对的最理想的模型，是TPR尽量高而FPR尽量低，然而任何模型在提高正确预测概率的同时，也会难以避免地增加误判率。听起来有点抽象，好在有

Ice Fanyj·2020-09-10 20:58

理解逻辑回归中的ROC曲线和KS值

1.回归和分类任务分类和回归都属于监督学习（训练样本带有信息标记，利用已有的训练样本信息学习数据的规律预测未知的新样本标签）分类预测的结果是离散的（例如预测明天天气-阴，晴，雨）回归预测的任务是连续的（例如预测明天的温度，23，24，25度）分类中比较常用的是二分类（label结果为0或1两种）2.逻辑回归不是回归从名字来理解逻辑回归.在逻辑回归中,逻辑一词是logistics[lə’dʒɪstɪ

草鱼狂飙·2020-09-10 18:56

算法比较——ROC曲线和PR曲线

于是慢慢的大家就形成了一种约定，用ROC曲线和PR曲线来衡量算法的优劣。

De-X君·2020-09-10 18:08

#####好好好####关于模型检验的ROC值和KS值的异同_ROC曲线和KS值

关于模型检验的ROC值和KS值的异同_ROC曲线和KS值按我的理解，ROC曲线是累计坏占比曲线（图中蓝色曲线）下面的面积（>0.5），KS值是累计坏占比曲线-累计好占比曲线差值（图中红色曲线）的最大值。

mishidemudong·2020-09-10 18:54

分类模型指标ks的含义

如果理解ROC曲线的话，就很容易理解KS了。roc横纵坐标分别为FPR、TPR。

genghaihua·2020-09-10 13:17

KS与AUC

文章目录1.FPR和TPR2.KS曲线与KS值3.ROC曲线参考1.FPR和TPRTPR表示正阳率，FPR表示假阳率。2.KS曲线与KS值KS曲线是用来衡量分类型模型准确度的工具。

dzysunshine·2020-09-10 13:16

[转]对ROC和KS曲线的理解

先上图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。

abbyatlarge·2020-09-10 12:34

对ROC和KS曲线的理解

先上图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。

yaoqsm·2020-09-10 11:17

DL&ML评测之IoU,ROC,AUC和mAP详解

基本概念：1.TP,FP,TN,FNTP:TruePositive,预测为正样本_实际也为正样本的特征数FP:FalsePositive,预测为正样本_实际为负样本的特征数TN:TrueNegative,预测为负样本_实际也为负样本的特征数FN:FalseNegative,预测为负样本_实际为正样本的特征数2.Accuracy和ErrorrateAccuracy：正确率是被分对的样本数除以所有的样

nudt_qxx·2020-08-26 15:02

数据预处理--克服数据不平衡

不平衡数据评估指标 1）单一评估指标、ROC曲线和PR曲线见机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线 2）除此之外，CostFunction

whitenightwu·2020-08-26 15:24

分类性能-度量指标（收益曲线 -ROC曲线和AUC ）

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2.1ROC曲线分析2.2AUC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(1)真阳性

SongpingWang·2020-08-26 15:44

机器学习模型评估之作ROC曲线时遇上的问题

使用ROC曲线评估分类模型是非常通用的手段，但是，使用它的时候要注意两点：1、分类的类型，必须为数值型。2、只针对二分类问题。

一页孤沙·2020-08-26 15:34

kaggle总结

kaggle总结pythonML一、特征分析（EDA，探索性数据分析）1.1seaborn特征分析roc_curelineplot("X","y",data=df))一个特征不同值对生的影响，有限个数：

weixin_30426879·2020-08-26 14:45

样本不均衡

算法的程序；与SVM相结合的程序】；现数据集分层抽样；AdaCost非均衡数据集分类————————A：样本中的1的准确预测比0更重要（或相反）=>数据不对称定义的一个关键点代价敏感学习（可行）.评价结果用ROC

ttxzszxy·2020-08-26 14:17

Logistic回归建模—某银行在降低贷款拖欠率的数据

模型有效性检验的函数有很多，比如正确率、混淆矩阵、ROC曲线、KS值4.模型应用。三、对某银行在降低贷款拖欠率的数据进行建模源代码为：importpandasas

Sssssong12345·2020-08-26 14:37

Home Credit Default Risk 违约风险预测，kaggle比赛，初级篇，LB 0.749

使用AUC（ROC）作为模型的评估标准。

Li Kang·2020-08-26 14:55

kaggle数据挖掘竞赛Home Credit Default Risk讲解

所以这里把预测的结果写为连续，这样衡量指标就可以主要用ROC，AUC和F1Score作为衡量指标，也更准确了。2.EDA(ExploratoryDataAnalysis)探索性数据分析(E

满天星._·2020-08-26 13:33

作ROC曲线时遇上的问题

使用ROC曲线评估分类模型是非常通用的手段，但是，使用它的时候要注意两点：1、分类的类型。必须为数值型。2、只针对二分类问题。

llh_1178·2020-08-26 13:44

ROC曲线（精确率，召回率，F1值）。混淆矩阵

ROC曲线的例子考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。

小杨y·2020-08-26 11:24

二分类任务中的ROC曲线绘制

我们先来看一下Wikipedia上对ROC曲线的定义：Insignaldetectiontheory,areceiveroperatingcharac

graceful snow·2020-08-25 17:21

kafka与rocketMq的存储对比

为单主多从结构主挂了会重新选主消息直接存储在partition中，对单topic为顺序写缺点：如果服务器承载的topic过多，相应的patition也会变多，因此会造成随机写，导致io效率降低优点：直接从partition顺序读取数据，效率高roc

chengqu9972·2020-08-25 17:08

机器学习（周志华）如何理解ROC曲线的绘制过程并证明排序损失等于ROC曲线上的面积

课本给出对于排序损失的定义后，并没有详细论述为何就等同于ROC曲线上的面积，希望下面的内容对你理解这部分有所帮助！如何理解描绘的过程呢？

山东大学-苏苏·2020-08-25 07:32

机器学习分类问题中性能度量的方法

机器学习分类问题性能度量的方法–date2019.8.29码完F1度量，ROC、AUC待天填坑–date2019.9.3码完ROC、AUC，更换标题，代价曲线待天填坑–date2019.9.4码完代价曲线

Whitesad_·2020-08-25 02:29

精度/召回率权衡 ROC曲线

看《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》第三章，而且2号晚做虎牙的笔试题，也考了不少关于这方面的，所以打算总结一下。1.首先我自己觉得比较好记的理解：一个目标它本身就由真假（T、F）来归类，而靠分类器就是用正负（P、N）来判别。若本身是真，判断为真，就是真正类；若本身为假，判断为负，就是真负类。那另外俩，同行的正负相同，也只能是假了。实际(右)预测(下)真假正真正类（

yanni0616·2020-08-25 01:12

PMC推出完整的12Gb/s SAS存储解决方案

结合PMC已有的I/O协议控制器、片上RAID（RoC

PMCChina·2020-08-24 20:06

ML基础－理解ROC和AUC

前言作为一个MLer，你一定听过同事或朋友提到过ROC和AUC，作为一个重要的分类器的评价指标，这篇文章带大家简要了解一下。

小小程序师·2020-08-24 19:02

2019-05-30（模型评估方法）

：F1的变体其他评估指标ROC：在评估之前我

雨住多一横·2020-08-24 17:33

一文看懂分类模型的评估指标：准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线

回归评估指标——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。本文将用通俗易懂的方式讲解分类问题的混淆矩阵和各种评估指标的计算公式。

easyAI人工智能知识库·2020-08-24 13:39

评价分类器的指标AUC和ROC

https://www.zybuluo.com/frank-shaw/note/152851这个解释做的很合理，很好辅以食用：https://www.zhihu.com/question/39840928?from=profile_question_card这个讲法有点奇特，读了第一链接之后可读此：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/

FD_Rookie·2020-08-24 11:08

分类问题的评价指标

ROC和AUC几种常用的指标：●精度precision=TP/(TP+FP)=TP/~P（~p为预测为真的数量）●召回率recall=TP/(TP+FN)=TP/P●F1值：2/F1=1/recall+

丹之·2020-08-24 10:24

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