ROC和AUC

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评价2类分类器的性能

ROC曲线:


横轴:错正率FPR。纵轴:正正率TPR。

4个点,左上角最好,右下角最差。好的分类器在左上半部分。

对给定的分类器,设定不同的阈值,会给出分类结果。

对于二值分类器,一共就四种结果,根据四种结果的数量,就能计算出FPR和TPR。

一个阈值就会对应一个FPR和TPR的点,多个阈值就会得出一个分类器的ROC曲线。


AUC值:

ROC曲线下的面积。AUC值越大,分类器正确率越高。

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1 个评论

是TPR不是PPR

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