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准召率理解

2021/1/13 19:45:05 文章标签: 测试文章如有侵权请发送至邮箱809451989@qq.com投诉后文章立即删除

准召率 AUC AUC(Area Under Curve)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。又由于ROC曲线一般都处于yx这条直线的上方,所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0,检测方法真实性越高;…

准召率

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AUC

AUC(Area Under Curve)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。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0,检测方法真实性越高;等于0.5时,则真实性最低,无应用价值。
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ROC(receiver operating characteristic curve)接收者操作特征曲线,是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明用来侦测战场上敌军载具(飞机、船舰)的指标,属于信号检测理论。
ROC曲线的横坐标是伪阳性率(也叫假正类率,False Positive Rate),纵坐标是真阳性率(真正类率,True Positive Rate),相应的还有真阴性率(真负类率,True Negative Rate)和伪阴性率(假负类率,False Negative Rate)。这四类指标的计算方法如下:

(1)伪阳性率(FPR):判定为正例却不是真正例的概率,即真负例中判为正例的概率
(2)真阳性率(TPR):判定为正例也是真正例的概率,即真正例中判为正例的概率(也即正例召回率)
(3)伪阴性率(FNR):判定为负例却不是真负例的概率,即真正例中判为负例的概率。
(4)真阴性率(TNR):判定为负例也是真负例的概率,即真负例中判为负例的概率。

ROC曲线的意义

(1)主要作用
1.ROC曲线能很容易的查出任意阈值对学习器的泛化性能影响。

2.有助于选择最佳的阈值。ROC曲线越靠近左上角,模型的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线上的点是分类错误最少的最好阈值,其假正例和假反例总数最少。

3.可以对不同的学习器比较性能。将各个学习器的ROC曲线绘制到同一坐标中,直观地鉴别优劣,靠近左上角的ROC曲所代表的学习器准确性最高。


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