ROC & AUC

Introduction

ROC

ROC的全拼是 Receiver Operating Characteristic 曲线, 中文名是”受试者工作特征”.
ROC曲线的纵轴是 TPR (True Positive Rate), 而横轴是 FPR (False Positive Rate). 这两者的定义可以参考文章混淆矩阵 Confusion Matrix

在ROC曲线图中, 对角线对应”随机猜想”模型, 是因为在”随机猜想”模型中, 任何一个样例都有50%的概率被猜对.
而点(0,1)则对应于将所有正例排在所有反例之前的”理想模型”.

AUC

AUC 的全拼为 Area Under ROC Curve.

Implementation

References

机器学习(西瓜书) Section 2.3.3

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