ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。 其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次看书的时候都 …

ROC曲线 全称Receiver Operating Characteristic Curve（受试者特征曲线）。 ROC曲线 由灵敏度为纵轴，（1-特异度）为横轴绘制而成。通过绘制ROC曲线可以让读者直观地看到 某指标各取值 …

ROC曲线下方的区域面积又被称为AUC值，是ROC曲线的数字摘要，取值范围一般为0.5~1。 使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰地说明哪个模型的效果更好，而作为 …

通常，如果AUC大于0.8，我们认为这个分类器的性能是好的。 简单地说，ROC和AUC是用来评价模型预测性能的一种方法，尤其是在处理不平衡数据集的情况下非常有用。 参考链接： 机器学 …

ROC曲线直观展示假阳性率（1-特异度）与真阳性率（敏感度）之间的关系情况。 可以明显的看出，text1的AUC值（ROC曲线下面积）明显大于text2的面积，说明text1的预测准确率明显高 …

15 Samh 2024 · 我想请教一下roc曲线cut-off值如何确定?谢谢!!!?在医学研究中，ROC曲线用于评估诊断工具的性能。 为了确定最佳的截断值，可以使用SPSS或Medcalc等统计软件。

#ROC曲线为什么是一条折线 #ROC曲线为什么不是曲线 今天论文的外审专家也问了这个问题，我才注意到，因此答一下。 如果你也使用的是sklearn.metrics的roc_curve，做的是二分类预测， …

前面各位大神总结的都非常的好，也说一下自己的总结和理解。 东哥起飞：【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC ROC/AUC 作为机器学 …

ROC在A点踩到下边沿后逐步上行，但K线还要继续向下运行一段，至B点后才开始反弹。 A点前的数个12个单位时间，K线做了大幅下跌，造成ROC快速下探踩边，但能量是有惯性的，A点后快 …

ROC曲线的含义已经理解，但是不会画 对于ROC曲线的形成还是比较模糊，求好心人举个栗子，简单的，比如说有1000个样本 类别标记为正或负 通过一个二…