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R语言ROC曲线评价分类器的好坏
R语言ROC曲线评价分类器的好坏原文链接:http://tecdat.cn/?p=18944.本文将使用一个小数据说明ROC曲线,其中n = 10个观测值,两个连续变...
机器学习-混淆矩阵-ROC-AUC
负正类率(false positive rate, FPR),计算公式为:FPR=FP/(TN+FP),计算的是模型错识别为正类的负类样本占所有负类样本的比例,一般越低越好。在实际的数据集中经常会出现类不平衡(class imbalance)...
ROC曲线和AUC面积理解
ROC曲线和AUC面积理解。现实任务中通常是利用有限个测试样例来绘制ROC图,此时仅能获得有限个(真正例率,假正例率)坐标对,无法产生图1...
清楚的说明AUC-ROC:
清楚的说明AUC-ROC:ROC曲线是一种流行的图形,用于同时显示ROC曲线针对所有可能的阈值的两种类型的误差。下图显示了训练数据上分类器的...
如何用R语言画ROC曲线图?
如何用R语言画ROC曲线图?pROC绘制ROC曲线。auc(rocobj1)plot(rocobj1, print.auc=TRUE, auc.polygon=TRUE, grid=c(0.1, 0.2), grid.col...
准确率与召回率
注意:准确率和召回率是互相影响的,理想情况下肯定是做到两者都高,但是一般情况下准确率高、召回率就低,召回率低、准确率高,当然如...
[Algorithm] 机器学习算法常用指标总结
Motivation2:在类不平衡的情况下,如正样本90个,负样本10个,直接把所有样本分类为正样本,得到识别率为90%。AUC的物理意义: 假设分类器...
ROC和AUC介绍以及如何计算AUC
ROC和AUC介绍以及如何计算AUC.我们根据每个测试样本属于正样本的概率值从大到小排序。下图是一个示例,图中共有20个测试样本,“Class”...
科研绘图:如何用GraphPad Prism绘制ROC曲线
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