AUC (曲线下面积)中的阈值是多少 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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从另外一个角度解释AUC

AUC到底代表什么呢，我们从另外一个角度解释AUC，我们先看看一个auc曲线蓝色曲线下的面积(我的模型的AUC)比红线下的面积(理论随机模型的AUC)大得多，所以我的模型一定更好。...也就是说无论你的阈值是多少，如果这个模型都很好，你就不会有损失。因此，无论你的阈值是0.9还是0.95，上帝模型都会输出获胜马的概率分数为0.999，这将高于做出决定而设置的任何阈值。...FPR:在所有真正的负例中，有多少被预测为正例的假设你的阈值太低，比如0.05。模型给出的任何概率值都可能高于阈值，因此每个实例都被预测为正例。在这种情况下，TPR和FPR都是1。...对角线上方的区域是TPR大于FPR的区域。曲线越向上移动越好。最后就是要量化这个概念，曲线下的面积是有意义的。曲线下的面积越大，曲线向上移动的幅度就越大。...我们继续用赛马的例子中给出TPR和FPR的含义来解释这一点橙色的ROC曲线说明了什么?这条曲线通过绘制TPR与FPR在不同截点处的曲线而存在。这条曲线表明无论截点是多少，TPR总是等于1。

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一文读懂机器学习分类模型评价指标

但这个值不方便计算，综合考虑精度与召回率一般使用F1函数或者AUC值（因为ROC曲线很容易画，ROC曲线下的面积也比较容易计算）....F1（光滑的情况下），此时的F1对于P-R曲线就好象AUC对于ROC一样。...AUC就是ROC曲线下的面积，衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知，AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。假定ROC曲线是由坐标为 ? 的点按序连接而形成，则AUC可估算为: ?...3.3 AUC的计算方法： AUC的计算方法有多种，从物理意义角度理解，AUC计算的是ROC曲线下的面积： ?...AUC计算主要与排序有关，所以它对排序敏感，而对预测分数没那么敏感。最后，我们在讨论一下：在多分类问题下能不能使用ROC曲线来衡量模型性能？我的理解：ROC曲线用在多分类中是没有意义的。

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通过三个直观步骤理解ROC曲线

有了这些，我们将计算下面两个指标: 真阳性率(TPR):从过去所有“偿还”的人，我们正确分类的百分比是多少假阳性率(FPR):从所有过去“没有偿还”的人，我们有多少百分比的错误分类我们可以在图3中看到这些计算的公式...当我们提高阈值时，我们会更好地对消极因素进行分类，但这是以错误地对更多积极因素进行分类为代价的步骤3:绘制每个截止点的TPR和FPR 为了绘制ROC曲线，我们需要计算多个不同阈值的TPR和FPR(这一步包含在所有相关库中...下面的图5中，我们可以看到ROC曲线上的每个点是如何代表某一分类在给定截断点处的FPR和TRP。注意，1处的阈值是如何引出第一个点(0,0)而0处的阈值是如何引出最后一个点(1,1)的。 ?...曲线下覆盖的面积称为曲线下面积(AUC)。这是用来评价一个分类模型的性能。AUC越高，模型在区分类方面就越好。...这意味着在一个理想的世界中，我们希望我们的线覆盖大部分左上方的图形，以获得更高的AUC。

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机器学习算法中分类知识总结！

四、精确率和召回率 4.1 精确率精确率指标尝试回答以下问题：在被识别为正类别的样本中，确实为正类别的比例是多少？精确率的定义如下： ?...五、ROC 和 AUC 5.1 ROC 曲线 ROC 曲线（接收者操作特征曲线）是一种显示分类模型在所有分类阈值下的效果图表。...不同分类阈值下的 TP 率与 FP 率为了计算 ROC 曲线上的点，我们可以使用不同的分类阈值多次评估逻辑回归模型，但这样做效率非常低。...曲线下面积（ROC 曲线下面积）曲线下面积对所有可能的分类阈值的效果进行综合衡量。曲线下面积的一种解读方式是看作模型将某个随机正类别样本排列在某个随机负类别样本之上的概率。...对于此类优化，曲线下面积并非一个实用的指标。学习理解以下哪条 ROC 曲线可产生大于 0.5 的 AUC 值？ ? ? ? ? ?

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混淆矩阵、AUC、ROC，傻傻分不清楚？来看这篇就对了

因为AUC完全源于ROC，它的英文是Area under curve，也就是ROC曲线当中曲形的面积。那么，这个ROC是怎么算出来的呢？...： [pt2fd167bf.jpeg] 深度理解现在我们搞清楚了AUC的概念，AUC就是ROC曲线围成的图形面积。...而ROC曲线上每一个点都是通过不同的阈值计算得到的点。我们结合一下AUC的图像以及上面的例子来深度理解一下这个概念，对于AUC曲线而言，我们发现它是单调递增的。...从这张图我们可以看出，AUC越大，说明曲线围成的面积越大，如果我们选择0-1当中去一个点做垂线，可以得到相同FPR下，通常AUC越大的，对应的TPR也越大（有反例，见下图）。...如果只凭单个点的情况，我们很难反应模型整体的能力。所以用AUC可以衡量模型整体上区分正负样本的能力。最后我们来思考一个问题，AUC最坏的情况是多少？会是0吗？错了，AUC最坏的情况是0.5。

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评价指标 | ROC曲线和AUC面积理解

目录：（1）ROC曲线的由来（2）什么是ROC曲线（3）ROC曲线的意义（4）AUC面积的由来（5）什么是AUC面积（6）AUC面积的意义（7）讨论：在多分类问题下能不能使用ROC曲线...因此，阈值设置的好坏，体现了综合考虑学习器在不同任务下的泛化性能的好坏。为了形象的描述这一变化，在此引入ROC曲线，ROC曲线则是从阈值选取角度出发来研究学习器泛化性能的有力工具。...图1：ROC曲线与AUC面积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中的光滑ROC曲线，只能绘制出图2所示的近似ROC曲线。...图2：基于有限样例绘制的ROC曲线与AUC面积三、ROC曲线的意义（1）主要作用 1. ROC曲线能很容易的查出任意阈值对学习器的泛化性能影响。 2.有助于选择最佳的阈值。...最后，我们在讨论一下：在多分类问题下能不能使用ROC曲线来衡量模型性能？我的理解：ROC曲线用在多分类中是没有意义的。

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推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践

1.5 ROC与AUC 在许多分类学习器中，产生的是一个概率预测值，然后将这个概率预测值与一个提前设定好的分类阈值进行比较，大于该阈值则认为是正例，小于该阈值则认为是负例。...说这么多，不如直接看图来的简单： ? AUC（area under the curve）就是ROC曲线下方的面积，如下图所示，阴影部分面积即为AUC的值： ? AUC量化了ROC曲线表达的分类能力。...auc 在上面的计算过程中，我们计算面积过程中隐含着一个假定，即所有样本的预测概率值不想等，因此我们的面积可以由一个个小小的矩形拼起来。...但如果有两个或多个的预测值相同，我们调整一下阈值，得到的不是往上或者往右的延展，而是斜着向上形成一个梯形，此时计算梯形的面积就比较麻烦，因此这种方法其实并不是很常用。...ROC曲线下的面积或者说AUC的值与测试任意给一个正类样本和一个负类样本，正类样本的score有多大的概率大于负类样本的score 哈哈，那么我们只要计算出这个概率值就好了呀。

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ROC曲线与癌症分类

ROC曲线 ROC(receiver operating characteristic curve)曲线的对象是二分类问题，选择不同的阈值会有不同的分类结果。...ROC将不同阈值下的TP rate和FP rate表示在一张图表上，便于直观地看到不同阈值的作用以及分类器本身的作用情况。 Confusion Matrix如下： ?...二分类问题的评价标准最典型的评价标准是AUC，也就是ROC曲线下的面积（baseline model的AUC是0.5）。...那么，问题是如果有一个人被检测出来患癌症，那么他真的患癌症的概率是多少呢？想一想，在心里面给一个答案^_^。真实的答案是4.6%4.6\%。...，95%95\%的TP rate虽然很高，但是也得关注下20%20\%的FP rate，并且人群中不患癌症的占了99%99\%。

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【统计】 ROC曲线(1) - 模型评估首选方案

根据曲线位置，把整个图划分成了两部分，曲线下方部分的面积被称为AUC（Area Under Curve），用来表示预测准确性，AUC值越高，也就是曲线下方面积越大，说明预测准确率越高。...而如果在上述模型中我们没有定好阈值，而是将模型预测结果从高到低排序，将每次概率值依次作为阈值，那么就可以得到多个混淆矩阵。...AUC的概念 AUC (Area under Curve)：ROC曲线下的面积，介于0.1和1之间，作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。...AUC值作为评价标准，被定义为ROC曲线下的面积，取值范围一般在0.5和1之间。...曲线上的每个点向X轴做垂线，得到若干梯形，这些梯形面积之和也就是AUC；(2)Mann-Whitney统计量：统计正负样本对中，有多少个组中的正样本的概率大于负样本的概率。

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算法金 | 一文彻底理解机器学习 ROC-AUC 指标

数学上，AUC 可以通过积分计算：在离散情况下，AUC 可以通过梯形法则近似计算：3 绘制 ROC 曲线的步骤绘制 ROC 曲线的步骤如下：选择阈值：从 0 到 1 的不同阈值。...AUC ≥ 0.9 表示模型有非常好的分类能力。AUC 的优缺点优点：阈值无关：AUC 衡量的是模型在所有可能的分类阈值下的表现，因此不受单一阈值的影响。...ROC 曲线和 AUC 则是从不同的阈值下综合评估模型的性能。...注意事项二：选择合适的阈值ROC 曲线展示了模型在不同阈值下的性能表现，需要根据具体应用场景选择合适的阈值。例如，在金融风险评估中，选择较低的阈值可能会增加风险，但可以减少漏检。...AUC（曲线下面积）是 ROC 曲线下的面积，用于量化模型的整体表现。

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ROC曲线与AUC

还有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%。但这显然是没有意义的。如上就是ROC曲线的动机。...我们遍历所有的阈值,能够在ROC平面上得到如下的ROC曲线。曲线距离左上角越近,证明分类器效果越好。如上,是三条ROC曲线,在0.23处取一条直线。...那么,在同样的低FPR=0.23的情况下,红色分类器得到更高的PTR。也就表明,ROC越往上,分类器效果越好。我们用一个标量值AUC来量化他。...AUC AUC值为ROC曲线所覆盖的区域面积,显然,AUC越大,分类器分类效果越好。 AUC = 1，是完美分类器，采用这个预测模型时，不管设定什么阈值都能得出完美预测。...计算AUC: 第一种方法:AUC为ROC曲线下的面积,那我们直接计算面积可得。面积为一个个小的梯形面积之和。计算的精度与阈值的精度有关。

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ROC曲线及AUC值

调整这个分类器分类时候使用的阈值，我们就可以得到一个经过(0, 0)，(1, 1)的曲线，这就是此分类器的ROC曲线。一般情况下，这个曲线都应该处于(0, 0)和(1, 1)连线的上方。...还有在类不平衡的情况下，如正样本有90个，负样本有10个，直接把所有样本分类为正样本，得到识别率为90%，但这显然是没有意义的。如上就是ROC曲线的动机。 3....上图中一个阈值，得到一个点。不同的点代表不同的阈值。为了得到一个独立于阈值的评价指标来衡量这个医生的医术如何，也就是遍历所有的阈值，得到ROC曲线。假设如下就是某个医生的诊断统计图，直线代表阈值。...AUC值 6.1 AUC值的定义 AUC值为ROC曲线所覆盖的区域面积，显然，AUC越大，分类器分类效果越好。 AUC=1，是完美分类器，采用这个预测模型时，不管设定什么阈值都能得出完美预测。...6.3 AUC值的计算 AUC为ROC曲线下的面积，那我们直接计算面积可得。面积为一个个小的梯形面积之和，计算的精度与阈值的精度有关。

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机器学习入门 10-7 ROC曲线

通常在实际使用中使用ROC曲线下面的面积来评估不同模型之间的优劣，最后使用sklearn中的roc_auc_score函数返回ROC曲线下面的面积。...for循环，计算每个阈值下的精准率和召回率，然后将计算出来的FPR和TPR对应的添加到fprs和tprs列表中。...在这种情况下，我们的分类算法就会更好，所以ROC曲线下面的面积可以作为衡量分类算法优劣的一个指标。 ROC曲线下面的面积可以作为衡量分类算法的指标，那么该如何求ROC曲线下面的面积呢？...ROC曲线下面的面积；对于前面的逻辑回归算法，ROC曲线下面的面积为0.98(roc_auc_score指标)，这是一个非常高的值。...在这种情况下，我们应该选择roc_auc_score指标（ROC曲线下面的面积）最大对应的那个模型，我们认为这样的模型才是最好的模型。本章针对极度有偏的数据进行二分类引出了很多新的评价指标。

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机器学习中的评价指标

同时，召回率也即查全率，即在实际的60个目标中，有没有查找完全，查找到的比率是多少。从公式可以看出，精度与召回率都与TP值紧密相关，TP值越大，精度、召回率就越高。...例如，在不同的阈值下（分别为0.6和0.5），模型给出15张图片的识别结果如下： ? 上表中1、0分别代表正例和负例。通过设定一个阈值（T），当置信度分数大于阈值则识别为正例，小于阈值则识别为负例。...显然，这个面积的数值不会大于1。PR曲线下的面积越大，模型性能则越好。...如下图所示，有两条PR曲线，可以看出，PR1曲线为性能较优的模型表现形式，PR1曲线下的面积明显大于PR2曲线下的面积。...绘制得到的ROC曲线示例如下： ? 一般来说，ROC曲线越靠近左上方越好。 ROC曲线下的面积即为AUC。面积越大代表模型的分类性能越好。

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ROC曲线的含义以及画法

得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC 曲线。...ROC曲线以真正例率TPR为纵轴，以假正例率FPR为横轴，在不同的阈值下获得坐标点，并连接各个坐标点，得到ROC曲线。...ROC曲线回到刚才那个对图片进行分类的例子，当阈值在[0,0.1]区间时，分类器认为所有的图片都是汉堡，这时我们就能得到一个混淆矩阵以及该混淆矩阵中TPR和FPR的值，同时在二维平面坐标轴中得到一个坐标为...经过以上的分析，ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。 AUC的含义 AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。...，这个面积就是我们所说的AUC值。

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机器学习中的评价指标

同时，召回率也即查全率，即在实际的60个目标中，有没有查找完全，查找到的比率是多少。从公式可以看出，精度与召回率都与TP值紧密相关，TP值越大，精度、召回率就越高。...例如，在不同的阈值下（分别为0.6和0.5），模型给出15张图片的识别结果如下： ? 上表中1、0分别代表正例和负例。通过设定一个阈值（T），当置信度分数大于阈值则识别为正例，小于阈值则识别为负例。...显然，这个面积的数值不会大于1。PR曲线下的面积越大，模型性能则越好。...如下图所示，有两条PR曲线，可以看出，PR1曲线为性能较优的模型表现形式，PR1曲线下的面积明显大于PR2曲线下的面积。...绘制得到的ROC曲线示例如下： ? 一般来说，ROC曲线越靠近左上方越好。 ROC曲线下的面积即为AUC。面积越大代表模型的分类性能越好。

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ROC曲线不用愁，四种R包教你一步搞定！

ROC曲线是通过绘制真阳性率(TPR)与假阳性率(FPR)在不同阈值设置下的曲线。在机器学习中，真阳性率也被称为灵敏度、回忆率或检出率。假阳性率也称为误报率，可以计算为(1 -特异度)。...一般情况下，如果真阳性率和假阳性率分布已知，可以通过对y轴上的真阳性率和x轴上的假阳性率绘制的累积分布函数(概率分布下的面积，从-∞到判别阈值)来生成ROC曲线，因此ROC图有时被称为敏感性vs(1−特异性...将各个学习器的ROC曲线绘制到同一坐标中，直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲所代表的学习器准确性最高。 AUC是衡量学习器优劣的一种性能指标，为ROC曲线下与坐标轴围成的面积。...其意义是：①因为是在1x1的方格里求面积，AUC必在0~1之间。②假设阈值以上是阳性，以下是阴性；③若随机抽取一个阳性样本和一个阴性样本，分类器正确判断阳性样本的值高于阴性样本的概率 = AUC 。...(部分)曲线下面积AUC(pAUC)可以通过基于U-statistics或bootstrap的统计检验进行比较。可以计算(p)AUC或ROC曲线的置信区间。

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Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线|附代码数据

perfcurve 将阈值存储在数组中。显示曲线下的面积。 AUC AUC = 0.7918 曲线下的面积为0.7918。最大AUC为1，对应于理想分类器。较大的AUC值表示更好的分类器性能。...朴素贝叶斯的ROC曲线通常低于其他两个ROC曲线，这表明样本内性能比其他两个分类器方法差。比较所有三个分类器的曲线下面积。...SVMModel2 = fitPosterior(SVMModel2); [~,scores2] = resubPredict(SVMModel2); 计算两个模型的ROC曲线和曲线下面积（AUC）。...比较AUC度量。 auc1 auc2 auc1 = 0.9518 auc2 = 0.9985 伽玛设置为0.5时曲线下的面积大于伽玛设置为1时曲线下的面积。...默认情况下将使用阈值平均来计算置信范围。绘制逐点置信区间。

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模型评估指标AUC和ROC，这是我看到的最透彻的讲解

根据维基百科的定义，AUC(area under the curve)是ROC曲线下的面积。所以，在理解AUC之前，要先了解ROC是什么。...ROC曲线介绍了混淆矩阵之后，我们就可以了解一下ROC（receiver operating characteristic curve）曲线是怎么定义的。...我们知道，在二分类（0，1）的模型中，一般我们最后的输出是一个概率值，表示结果是1的概率。那么我们最后怎么决定输入的x是属于0或1呢？我们需要一个阈值，超过这个阈值则归类为1，低于这个阈值就归类为0。...计算出来的面积就是AUC值了。 AUC值的意义知道了如何计算AUC值，我们当然是要来问一下AUC值的意义了。为什么我们要这么大费周章地搞出这个AUC值？...综上两个图，如果我们想要用ROC来评估分类器的分类质量，我们就可以通过计算AUC（ROC曲线下的面积）来评估了，这就是AUC的目的。其实，AUC表示的是正例排在负例前面的概率。 ?

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【基础】模型评估指标 AUC 和 ROC，这是我看到的最透彻的讲解

根据维基百科的定义，AUC(area under the curve)是ROC曲线下的面积。所以，在理解AUC之前，要先了解ROC是什么。...ROC曲线介绍了混淆矩阵之后，我们就可以了解一下ROC（receiver operating characteristic curve）曲线是怎么定义的。...我们知道，在二分类（0，1）的模型中，一般我们最后的输出是一个概率值，表示结果是1的概率。那么我们最后怎么决定输入的x是属于0或1呢？我们需要一个阈值，超过这个阈值则归类为1，低于这个阈值就归类为0。...计算出来的面积就是AUC值了。 AUC值的意义知道了如何计算AUC值，我们当然是要来问一下AUC值的意义了。为什么我们要这么大费周章地搞出这个AUC值？...综上两个图，如果我们想要用ROC来评估分类器的分类质量，我们就可以通过计算AUC（ROC曲线下的面积）来评估了，这就是AUC的目的。其实，AUC表示的是正例排在负例前面的概率。 ?

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