ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感 ...
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2017-09-16 21:56:10
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1. 基本概念 1.1 ROC与AUC ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，ROC曲线称为受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivi ...
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2017-09-05 23:12:52
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灵敏度高 == 假阴性率低，即漏检率低，即有病人却没有发现出来的概率低。 用于判断：有一部分人患有一种疾病，某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来。 特异性高 == 假阳性率低，即错把健康判定为病人的概率低。 用于：被某种试验判定为患病的人中，又有多少是真的患了这种病的。 好的检测方法：有高的灵敏 ...
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2017-09-04 20:42:50
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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例；(1-Specificity ...
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2017-08-10 13:18:16
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搜索笔记 上课笔记 线性拟合 回归的本质：E(Y|X1, ……Xp) QQ图：残差作Y,正态分布随机数作X，看是否在一条直线上 回归的本质：E(Y|X1, ……Xp) QQ图：残差作Y,正态分布随机数作X，看是否在一条直线上 Logit回归评判效果好坏可用用 ROC曲线与AUC，TPR,FPR(tr ...
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2017-07-14 19:36:31
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要弄明白ks值和auc值的关系首先要弄懂roc曲线和ks曲线是怎么画出来的。其实从某个角度上来讲ROC曲线和KS曲线是一回事，只是横纵坐标的取法不同而已。拿逻辑回归举例，模型训练完成之后每个样本都会得到一个类概率值（注意是类似的类），把样本按这个类概率值排序后分成10等份，每一份单独计算它的真正率和 ...
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2017-04-18 15:32:15
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在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？ 首先，我们需要搞清楚几个拗口的概念： 1. TP, FP, TN, FN 听起来还是很费劲，不过我们用一张图就很容易理解了。图如 ...
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2017-04-05 22:12:47
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摘要：本文主要讲开集测试指标ROC曲线。开集测试更加符合实际的场景。一般要得到ROC曲线需要准备三个数据集，一个是gallery集，称为注册集，第二个是包含gallery集的ID的probe集，和不包...
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2017-03-13 16:31:04
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一下内容转载自：https://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF 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。 1） ROC曲线 ...
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2017-03-09 23:59:55
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