引言 很多时候我们都用到ROC和AUC来评判一个二值分类器的优劣，其实AUC跟ROC息息相关，AUC就是ROC曲线下部分的面积，所以需要首先知道什么是ROC，ROC怎么得来的。然后我们要知道一般分类器会有个准确率ACC，那么既然有了ACC，为什么还要有ROC呢，ACC和ROC的区别又在哪儿，这是我喜...
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2015-04-28 22:34:53
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preface：最近《生物信息学》多次谈到AUC，ROC这两个指标，正在做的project，要求画ROC曲线，sklearn里面有相应的函数，故学习学习。
AUC:
ROC:
具体使用参考sklearn:
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.html
http://sciki...
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2015-04-17 18:21:40
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分类器性能指标之ROC曲线、AUC值一 roc曲线1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横轴：负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比...
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2015-04-08 21:24:37
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ctr预估简单的解释就是预测用户的点击item的概率。为什么一个回归的问题需要使用分类的方法来评估，这真是一个好问题，尝试从下面几个关键问题去回答。 1、ctr预估是特殊的回归问题 ctr预估的目标函数为 f(x)=P(+1|x) 特殊之处在于...
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2015-03-20 17:56:38
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在之前的这篇日志中，我简单介绍了使用R进行Logistic
Regression时，Recall，Precision，TPR，FPR等等的计算，但是如果依照这种方法绘制ROC曲线（关于ROC和AUC的概念，网上有很多介绍，例如：http://beader.me/2013/12/15/auc-roc/ ）就太过于麻烦了，需要手动调整分类阈值。其实R也提供了最基本的ROC曲线绘制的工具包（Pack...
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2015-02-23 12:01:29
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让我们从头说起，首先AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。这样的标准其实有很多，例如：大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准：分类精度；在信息检索(IR)领域中常用的recall和precision，等等。其实，度量反应了人们对” 好”的分类结果的追求，同一时期的不...
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2015-02-09 21:39:16
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今天来了解一下GSM的整体网络架构。
在了解GSM网络架构之前，先来了解一下它的系统组成：
MS:移动用户或者移动台，≈TD/LTE里面的Ue
BSS：基站子系统，包含BTS,BSC；这里的BTS≈TD里的NodeB≈LTE的eNodeB的一部分；BSC≈TD的RNC≈LTE的eNodeB;
SS：交换子系统：MSC,VLR,HLR,AUC,EIR,这些在各个制式系统里面的功能相当；
O...
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2014-12-26 06:15:31
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之前写过一篇blog叫做机器学习实战笔记之非均衡分类问题：http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/38666699其中对Precision和Recall及ROC都有所讲解，其中区别在于Precision,Recall, F-score,
MAP主要用于信息检索，而ROC曲线及其度量指标AUC主要用于分类和识别，ROC的详细介绍见上面的b...
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2014-12-08 14:01:53
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ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图...
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2014-11-03 22:45:11
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AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。 ROC分析是从医疗分析领域引入了一种新的分类模型performance评判方法。 ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic，其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC curve。平面...
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2014-10-27 10:28:40
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