roc 第28页

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

redis_1

/redis-cli//用set指令来设置key、value127.0.0.1:6379>setname"roc"OK//来获取name的值127.0.0.1:6379>getn

ben_speed·2020-08-24 08:41

数据分析&机器学习-分类好坏的评价方式

1.ROC曲线这是我们机器学习和数据挖掘等领域用来可视化预测结果准确性最常用的工具之一。它的定义如下：按照顺序逐个把样本作为正例进行预测，计算出FPR和TPR。

周先森爱吃素·2020-08-24 05:32

python混淆矩阵（confusion_matrix）FP、FN、TP、TN、ROC，精确率(Precision),召回率(Recall),准确率(Accuracy)详述与实现

目录一、FP、FN、TP、TN二、精确率(Precision),召回率(Recall),准确率(Accuracy)一、FP、FN、TP、TN你这蠢货，是不是又把酸葡萄和葡萄酸弄“混淆“”啦！！！上面日常情况中的混淆就是：是否把某两件东西或者多件东西给弄混了，迷糊了。在机器学习中,混淆矩阵是一个误差矩阵,常用来可视化地评估监督学习算法的性能.。混淆矩阵大小为(n_classes,n_classes)

QianLingjun·2020-08-24 04:26

机器学习系列（九）分类结果的评价（混淆矩阵、精确度、召回率、F1、ROC） 2020.6.10

前言本节学习对分类结果的评价混淆矩阵精确度召回率F1ROC1、原理在数据极度偏斜的时候（skeweddata）只用分类准确度远远不够需要有新的评价指标混淆矩阵（confusionmatrix）精确率召回率

思源湖的鱼·2020-08-24 04:15

评价分类结果

2.1TN2.2FP2.3FN2.4TP2.5混淆矩阵2.6精确率precision_score2.7召回率2.8scikit-learn中的confusion_matrix三、F1score四、Precision-Recall之间的平衡五、ROC

小鸡杂毛·2020-08-24 04:42

混淆矩阵、准确率、精确率/查准率、召回率/查全率、F1值、ROC曲线的AUC值

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（evaluationmetrics），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

weixin_30449239·2020-08-24 03:23

Linux安装RocketMQ

单独下载链接：Roc

溜肉段_·2020-08-24 03:28

【机器学习－西瓜书】二、性能度量：召回率；P-R曲线；F1值；ROC;AUC

关键词：准确率（查准率，precision）；召回率（查全率，recall）；P-R曲线，平衡点（Break-EvenPoint，BEP）；F1值，F值；ROC（ReceiverOperatingCharacteristic

TensorSense·2020-08-24 02:23

分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(1): 混淆矩阵

Postedon2008/12/25by胡江堂跑完分类模型（Logistic回归、决策树、神经网络等），我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标，如ConfusionMatrix、ROC、Lift、Gini

turkeyzhou·2020-08-24 02:30

02_混淆矩阵、准确率（Accuracy）、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) +Roc曲线和PR曲线+sklearn中分类模型评估API+ 自己补充整理

此博文参考：关于ROC绘制参考博文：https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/80250177Python+ROC相关的博文：https://www.jianshu.com

to.to·2020-08-24 02:25

动量指标的基本原理

如果换成变化率指标ROC，结论也是完全一样的。此时的市场状态，正是我们希望看涨介入的

技术投机客·2020-08-24 02:44

混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F值、ROC曲线、AUC、PR曲线-Sklearn.metrics评估方法

https://www.jianshu.com/p/5df19746daf9image.pngimage.png分类准确率accuracy所有样本中被预测正确的样本的比率分类模型总体判断的准确率(包括了所有class的总体准确率)准确率的API:fromsklearn.metricsimportaccuracyaccuracy=accuracy_score(y_test,y_predict)ima

sunnyxidian·2020-08-24 02:46

【算法岗面试知识点】模型评估（混淆矩阵，准确率，精准率，召回率，ROC，AUC）

1.混淆矩阵混淆矩阵真实类别1真实类别0预测类别1TP（TruePositive）真阳FP（FalsePositive)伪阳预测类别0FN（FalseNegative）伪阴TN（TrueNegative）真阴2.各种率准确率：Accuracy=（TP+TN）/(TP+FP+FN+TN)精准率：Precision=TP/(TP+FP)#预测为正样本，有多少是真实的正样本召回率：Recall=TP/(

起昵称要随意·2020-08-24 01:04

精确率召回率 F1值准确率 ROC曲线 AUC评价指标

对于二分类问题来说，经过分类器分类后一般会出现下面四种情况（假设positive表正类，negative表负类）：将正类预测为正类，记该类样本数为TP（truepositive）将正类预测为负类，记该类样本数为FN（falsenegative）将负类预测为正类，记该类样本数为FP（falsepositive）将负类预测为负类，记该类样本数为TN（truenegative）混淆矩阵如下：精确率精确率

yangccnn·2020-08-24 01:08

机器学习中模型的性能度量方式：混淆矩阵，F1-Score、ROC曲线、AUC曲线。

一、混淆矩阵混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。每一列中的数值表示真实数据被预测为该类的数目。predictedaspositivepredictedasnegativelabeledaspositivetruepositive(TP

zx33699659·2020-08-24 01:37

对准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、PR曲线、ROC曲线、F1 Score的理解

混淆矩阵对于一个二分类问题，预测类别与实际类别有如下表的对应关系，又称为混淆矩阵。准确率（Accuracy）是系统最常见的评价指标，公式ACCR=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，其含义为，所有样本中预测正确样本（TP+TN）的占比，一般来说系统的准确率越高，性能越好。但是，对于正负样本数量极不均衡的情况，只通过准确率（Accuracy）往往难以反映系统的真实性能。举例说明，对于一个地震

Shine.C·2020-08-24 01:09

混淆矩阵 confusion matrix ROC曲线 AUC曲线

1混淆矩阵淆矩阵的作用：１）用于观察模型在各个类别上的表现，可以计算模型对应各个类别的准确率，召回率；２）通过混淆矩阵可以观察到类别直接哪些不容易区分，比如Ａ类别中有多少被分到了Ｂ类别，这样可以有针对性的设计特征等，使得类别更有区分性；2ROCROC曲线的横坐标为falsepositiverate（FPR），纵坐标为truepositiverate（TPR）3AUCAUC（AreaUnderCur

shelley__huang·2020-08-24 01:54

准确度、精确度、召回率、ROC曲线、AUC值

在介绍这些概念之前，先来看一下混淆矩阵：TP:TruePositive,将正类预测类正类的样本数量（预测正确）FN:FalseNegtive,将正类预测为负类的样本数量（typeIIerror,漏报）FP:FalsePositive,将负类预测为正类的样本数量（typeIerror）TN:TrueNegtive,将负类预测为负类的样本数量（预测正确）准确度：准确度表示分类正确的样本数所占比例ACC

maqian5·2020-08-24 01:28

分类精度评价(二)

目录1、roc_curve：2、auc:3、roc_auc_score4、confusion_matrix1、roc_curve：sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score

lee_沐·2020-08-24 01:40

ROC曲线，PR曲线，F1值和AUC概念解释及举例说明

1.ROC曲线和PR(Precision-Recall)曲线的联系2.ROC曲线、PR曲线3.精确率、召回率、F1值、ROC、AUC各自的优缺点是什么？

南山清风·2020-08-24 00:30

混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，Roc曲线

参考了统计学习方法，概率论与数理统计，工程线性代数，西瓜书，MachineLearnigwithpython做的总结，所以不能作为教程，还包含自己用sklearn做的一些对比实验，原文是写在jupyter上的，这里是直接转为.md导过来的，所以格式有些问题，有些东西还待完善…（一）machinelearningterminology分类器（Classifier）一段程序或一个函数将无标签实例映射到

geter_CS·2020-08-24 00:50

精度、召回率、准确率、F1、ROC、AUC的理解

1.错误率、精度精度（accuracy)分类正确的样本数占总样本数的比例错误率(errorrate)分类错误的样本数占总样本数的比例通常来说精度(accuracy)不是一个好的性能指标，尤其是处理数据有偏差时候比如一类非常多，一类很少比如手写数字识别问题，只判断一副图片是不是5，由于5的图片只占百分之10左右，所以分类器总是预测图片不是5都会有90%左右的可能性是对的2.混淆矩阵、准确率、召回率、

繁华里流浪·2020-08-24 00:04

机器学习分类结果评判标准-混淆矩阵&ROC曲线

有ROC曲线，有混淆矩阵，有对应的实例ROC曲线，横轴假阳性（样本为负，预测为正），纵轴真阳性（样本为正，预测为正），在每个可能的分类阈值下统计假阳性、真阳性，阈值越大曲线接近（0,0）点，阈值越小曲线趋近

coder_oyang·2020-08-24 00:24

机器学习常用性能度量中的Accuracy、Precision、Recall、ROC、F score等都是些什么东西？...

一篇文章就搞懂啦，这个必须收藏！我们以图片分类来举例，当然换成文本、语音等也是一样的。Positive正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片就被预测成了正样本。Negative负样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片不是猫，这张图片就被预测成了负样本。TP一组预测为正样本的图片中，真的是正样本的图片数。TN:一组预测为负样本的图片中，真的是负样本的图

程序员一一涤生·2020-08-23 23:31

tensorflow2.0_数据预处理+VGG16迁移学习（不使用API给模型输入数据）

训练分类模型7、训练并保存模型8、模型训练效果8.1、曲线平滑处理8.2、测试集测试效果9、将模型保存为pb文件10、tensorboard可视化11、模型评估11.1、分类报告&混淆矩阵11.2、绘制ROC

ClFH·2020-08-23 23:20

【true positive，false positive，true negative，false negative】的几个解释 ||| ROC Curve and AUC

前言：TP：TruepositiveFP：FalsepositiveTN：TruenegativeFN：Falsenegative（从下文【解释1】中整理而来的图解）上述四个名词广泛应用于各种领域。召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（AP），交除并（IoU）是【objectdetection】领域的几个性能的衡量指标，其中AP取决于RecallandPrecision

Houchaoqun_XMU·2020-08-23 23:45

准确率、精确率、召回率、f1、ROC曲线

准确率、精确率、召回率、f1曲线、ROC曲线T(True)、F(False)、P(Positive)、N(Negative)一、准确率二、精确率（查准率）三、召回率（查全率）四、f1分数五、ROC曲线几种指标的区别

Guiabbey·2020-08-23 23:40

混要矩阵（Confusion Matrix）,精度（accuracy），准确率（Precision），召回率（recall），ROC与AUC在分类评价中的运用

对于大部分二分类问题，尤其是不平衡数据集（即一个类别出现的次数比另一个类别多很多），通常用的分类评估方法精度指标accuracy并不能很好的反映模型的好坏。举一个极端的例子，如果1组数据有100个样本，其中99个为正类，1个为负类。如果提供一个模型永远只预测样本为正类，那么这个模型也能有99%的精度。但实际上找个模型其实是很很傻的，什么也没学到，只是因为数据集的不平衡是的模型看上去很好，却永远也无

yoyo20180505·2020-08-23 23:08

机器学习之如何评价分类算法(混淆矩阵(confusion Matrix)，精准率，召回率，F1 score，PR曲线，ROC曲线，评价多分类算法)

我们一般在sklearn中使用score值来看我们的预测结果，也就是我们的分类准确度使用准确度这个指标在通常情况下是可以的，但是对我们的一些极度偏斜的数据，却会产生问题：比如说我们有一个癌症预测系统，预测准确度达到了99.9%，如果我们只是用score来看，这个系统算是非常好的系统了但是考虑到，如果是我们的癌症率只有0.1%呢？我们只要不管是否得癌症，我就让这个系统预测没有得癌症，最后也能得到99

LHboboo·2020-08-23 22:08

机器学习：模型评估（混淆矩阵、ROC、AUC）

混淆矩阵ConfusionMatrixisaperformancemeasurementformachinelearningclassification.TP,FP,FN,TNTruePositive:predictedpositiveandit’strue.FalsePositive:type1error,predictedpositiveandit’sfalse.FalseNegative:t

十里清风·2020-08-23 22:53

混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，F1值，ROC/AUC曲线的理解

在机器学习中，对一个模型的学习能力好坏的评估，往往人为判断不容易直接得到结果，这时候就可以根据一些数据指标进行分析评估。对模型（分类器，学习器）的泛化能力进行评估，有衡量模型泛化能力的评价标准，被称为性能度量。性能度量反应了人物需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果，这就意味着模型的"好坏"是相对的，什么样的模型是好的，不仅取决于算法和数据，还决定于任务需求。先来

Titusz。·2020-08-23 22:53

混淆矩阵、错误率、正确率、精确度、召回率、F1值、PR曲线、ROC曲线、AUC

点击此处返回总目录一、混淆矩阵二、错误率、正确率三、精确度、召回率四、F1值五、P-R曲线六、ROC曲线参考：https://www.jianshu.com/p/82903edb58dc//这篇文章写的不错

/home/liupc·2020-08-23 22:44

python绘制ROC曲线

ROC曲线ROC曲线是一种模型评价指标，其横轴是假阳性率，纵轴是真阳性率，importmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.utilsimportto_categoricalfromsklearnimportmetricsfromsklearn.metricsimportroc_curve

xujingpilot·2020-08-23 08:21

【论文阅读笔记】Cardiologist-level arrhythmia detection and classification in ambulatory electrocardiograms

DNN在（ROC）下达到0.97的平均面积。DNN的平均F1评分为0.837，超过了普通心脏病学家（0.780）。DNN的敏感性超过了心脏病学家对所有节律类别的敏感度。系统设计为

cskywit·2020-08-23 05:41

生物识别中评价标准：FAR、FRR、EER、FMR、FNMR、FNIR、FPIR、DET、ROC曲线的理解和实际应用（python实现）

做了一些补充，把各个标准的理解整理了一下，也把代码部分补充了。WillYip2020.7.26生物识别中评价标准1.对于FAR、FRR、EER、FMR、FNMR、FNIR、FPIR、DET曲线的理解FAR(FalseAcceptanceRate)：误识率注意，这里指的是类间的匹配结果，本该匹配错误但识别为正确的比例，计算公式如下：FAR=NFANIRA×100%FAR=\frac{NFA}{NIR

Will_Ye·2020-08-22 21:13

校验用户画像的准确性

一.用户画像开发中1.1Recall、Pecision、K-S、F1曲线、Roc曲线、ConfusionMatrix、AUC1.2交叉验证二.用户画像上线后三.用户画像更新3.1用户回访3.2机制检测在用户研究的课题中

查里王·2020-08-22 20:14

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