ROC and AUC

阿新 • • 發佈：2019-01-11

首先感謝ilovematlab論壇的幫助，也謝謝版主faruto，沒有他們的幫助我也不會matlab上手這麼快，真誠的謝謝你們！

load heart_scale.mat

%把標籤設為1,0,方便後續處理

% heart_scale_label(heart_scale_label>0) = 1;

% heart_scale_label(heart_scale_label<0) = 0;

%訓練與預測，一定加上引數'-b 1', 用於估計概率輸出，而不是估計標籤。因為

%plotroc函式的輸入引數必須為估計概率

model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07 -b 1');

[predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst,model,'-b 1');

%調整,至於為什麼調整，參見plotroc的引數說明

heart_scale_label = [heart_scale_label, 1 - heart_scale_label];

%畫ROC,注意引數的維數,（求轉置）

% plotroc(heart_scale_label',dec_values');

plotSVMroc(heart_scale_label,dec_values);

==========pplotSVMroc.m code 複製內容到剪貼簿

程式碼:

function plotSVMroc(true_labels,dec_values,classnumber)

% plotSVMroc

% by faruto

% Email:[email protected]

% 2010.01.11

%%

if nargin == 2

    classnumber = 2;

end

%%

len = length(true_labels);

label = zeros(1,classnumber);

label(1) = true_labels(1);

currentindex = 1;

for run = 2:len

    flag = 0;

    for class = 1:currentindex

        if true_labels(run) == label(class)  

            flag = 1;

        end

    end

    if flag == 1

        continue;

    else        

        label(currentindex+1) = true_labels(run);

        currentindex = currentindex + 1;

    end

end

%%

targets_true = zeros(classnumber,len);

outputs_predict = dec_values';

for class = 1:classnumber

    for run = 1:len

        if true_labels(run) == label(class)

            targets_true(class,run) = 1;

        end

    end

end

%% plot ROC curve

plotroc(targets_true,outputs_predict);

grid on;

%% plot ROC curve subplot

str = ['plotroc('];

for class = 1:classnumber

    

    str_temp = ['targets_true(',num2str(class),...

        ',:),','outputs_predict(',num2str(class),',:),',...

        '''class ','',num2str(class),'(label:',...

        num2str(label(class)),')''',','];

    

    str = [str str_temp];

    

end

str = str(1:end-1);

str = [str ')'];

eval(str);

============================================================ 求解AUC 用這個可以直接得出AUC

[X,Y,THRE,AUC,OPTROCPT,SUBY,SUBYNAMES] = ...
perfcurve(heart_scale_label,dec_values(:,1),'1');
AUC

Accuracy = 86.2963% (233/270) (classification)
AUC =
0.9304

ROC and AUC

首先感謝ilovematlab論壇的幫助，也謝謝版主faruto，沒有他們的幫助我也不會matlab上手這麼快，真誠的謝謝你們！ load heart_scale.mat %把標籤設為1,0,方便後續處理 % heart_scale_label(hear

精確率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的優缺點是什麽？

src lar ssi 100% 優缺點 lan 簡單答案 fec 作者：竹間智能 Emotibot鏈接：https://www.zhihu.com/question/30643044/answer/161955532來源：知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權

【轉】ROC和AUC介紹以及如何計算AUC

image 第一個 true 編寫代碼提前好的詳細說明 receiver 展示轉自：http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC（Receiver Operating Character

評估指標：ROC，AUC，Precision、Recall、F1-score

rect errors cor http mis dict edi 技術評價一、ROC，AUC ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線和AUC常被用來評價一個二值分類器（binary classifier）的優劣。 ROC曲

精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC、AUC

1. 基本概念 FN TP TN FP TP —— True Positive （真正, TP）被模型預測為正的正樣本；可以稱作

ROC與AUC學習

全文轉自：https://www.cnblogs.com/gatherstars/p/6084696.html#commentform 這篇真的講的清楚明白！要多複習！加深記憶！ 1.概述　　AUC（Area Under roc Curve）是一種用來度量分類模型好壞的一個標準

機器學習效能指標（ROC、AUC、）

混淆矩陣 TP(真正樣本數): 預測是正樣本(positive)，預測正確(ture)的個數，即實際是正樣本預測成正樣本的樣本數 FN(假負樣本數) TN(真負樣本數) FP(假正樣本數) ROC 橫軸：FPR(負正樣本率)=FP/(FP+TN) 即，預測錯的原本負樣本佔總體

效能度量：準確率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)；P-R曲線；ROC；AUC

reference：https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/81053135 資料探勘、機器學習和推薦系統中的評測指標—準確率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)簡介。

機器學習實踐（十五）—sklearn之分類演算法-邏輯迴歸、精確率、召回率、ROC、AUC

邏輯迴歸雖然名字中帶有迴歸兩字，但它實際是一個分類演算法。一、邏輯迴歸的應用場景廣告點選率是否為垃圾郵件是否患病金融詐騙虛假賬號看到上面的例子，我們可以發現其中的特點，那就是都屬於兩個類別之間的判斷。邏輯迴歸就是

機器學習算法中的評價指標（準確率、召回率、F值、ROC、AUC等）

html eight inf 曲線 mba cor 方法指標 pan 參考鏈接：https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具體更詳細的可以查閱周誌華的西瓜書第二章，寫的非常詳細~ 一、機器學習性能評估指標 1.準確率(A

機器學習演算法中的評價指標（準確率、召回率、F值、ROC、AUC等）

參考連結：https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具體更詳細的可以查閱周志華的西瓜書第二章，寫的非常詳細~ 一、機器學習效能評估指標 1.準確率(Accurary) 準確率是我們最常見的評價指標，而且很容易理解，就是被分對的樣本

機器學習效能評估指標（精確率、召回率、ROC、AUC）

實際上非常簡單，精確率是針對我們預測結果而言的，它表示的是預測為正的樣本中有多少是對的。那麼預測為正就有兩種可能了，一種就是把正類預測為正類(TP)，另一種就是把負類預測為正類(FP)。 P = TP/(TP+FP) 而召回

關於混淆矩陣、ROC、AUC的問題

相信關於混淆矩陣、ROC和AUC的問題一直困擾著大家，要想搞懂ROC和AUC，首先要明白混淆矩陣是什麼。混淆矩陣中有著Positive、Negative、True、False的概念，其意義如下：稱預測類別為1的為Positive（陽性），預測類別為0的為Negativ

ROC與AUC隨記

developers.google.com/machine-lea… 混淆矩陣我們做出以下定義： “狼來了”是正類別。 “沒有狼”是負類別。我們可以使用一個 2x2 混淆矩陣來總結我們的“狼預測”模型，該矩陣描述了所有可能出現的結果（共四種）：行是預測結果，列是真實

[機器學習]模型評估：ROC，AUC，KS，GINI，Lift，Gain 總結

中文，英文，簡稱在模型建立之後，必須對模型的效果進行評估，因為資料探勘是一個探索的過程，評估-優化是一個永恆的過程。在分類模型評估中，最常用的兩種評估標準就是KS值和GINI, AUC值. 可能有人會問了，為什麼不直接看正確率呢？你可以這麼想，如果一批樣本中，正樣本佔

機器學習模型評估中的精確率、召回率、F1、ROC、AUC

文章目錄 1 混淆矩陣 1.2 多分類的例子 2.2 二分類的例子 2.3 二分類真實數值計算 2 各類指標的優缺點 1 混淆矩陣準確率對於分類器的效能分析來說，並不是一個很好地衡量指標，因為如果資料

【scikit-learn】評估分類器效能的度量，像混淆矩陣、ROC、AUC等

6. ROC曲線和AUC¶ ROC曲線指受試者工作特徵曲線/接收器操作特性(receiver operating characteristic，ROC)曲線, 是反映靈敏性和特效性連續變數的綜合指標,是用構圖法揭示敏感性和特異性的相互關係，它通過將連續變數設定出多個不同的臨界值，從而計算出一系列敏感性和特異

PR，ROC，AUC計算方法

受試者工作特徵曲線（receiver operating characteristic curve，簡稱ROC曲線），又稱為感受性曲線（sensitivity curve）。得此名的原因在於曲線上各點反映著相同的感受性，它們都是對同一訊號刺激的反應，只不過是在幾種不同

準確率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse,mape評價指標

在機器學習、資料探勘領域，工業界往往會根據實際的業務場景擬定相應的業務指標。本文旨在一起學習比較經典的三大類評價指標，其中第一、二類主要用於分類場景、第三類主要用於迴歸預測場景，基本思路是從概念公式，到

準確率，召回率，F1 值、ROC，AUC、mse，mape 評價指標

在機器學習、資料探勘領域，工業界往往會根據實際的業務場景擬定相應的業務指標。本文旨在一起學習比較經典的三大類評價指標，其中第一、二類主要用於分類場景、第三類主要用於迴歸預測場景，基本思路是從概念公式，到優缺點，再到具體應用（分類問題，本文以二分類為例）。 1.準確率P、召回

ROC and AUC

程式碼:

相關推薦