发表评论取消回复
相关阅读
相关 简单易懂的ROC曲线和AUC面积
简单易懂的ROC曲线和AUC面积 前言 咱们在前面的学习中,对于模型的好坏,我们使用最多的是用精准度来衡量。这对于数据样本类别个数相对均匀来讲,是很好的衡量方法。但
相关 使用scikit-learn计算分类器的ROC曲线及AUC值
在前面的博客中介绍了[使用scikit-learn绘制分类器的学习曲线][scikit-learn],今天介绍一下使用scikit-learn绘制分类器的ROC曲线,以及计算A
相关 ROC曲线与AUC值
[ROC曲线与AUC值][ROC_AUC] 本文根据以下文章整理而成,链接: (1)[http://blog.csdn.net/ice110956/article/de
相关 分类模型评估之ROC-AUC曲线和PRC曲线
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51788927][blog.csdn.net_pipisorry_articl
相关 ROC曲线及AUC评价指标
很多时候,我们希望对一个二值分类器的性能进行评价,AUC正是这样一种用来度量分类模型好坏的一个标准。现实中样本在不同类别上的不均衡分布(class distribution
相关 分类器性能指标之ROC曲线、AUC值
转自:http://blog.csdn.net/zdy0\_2004/article/details/44948511 http://blog.csdn.net/zdy
相关 ROC、AUC曲线
一 roc曲线 1、roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 横轴:
相关 Roc曲线、AUC
1 概述 AUC(Area Under roc Curve)是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine lear
相关 Precision、Recall、F-measure、ROC曲线、AUC理解
首先,在试图弄懂AUC和ROC曲线之前,一定,一定要彻底理解混淆矩阵的定义!!! 混淆矩阵中有着Positive、Negative、True、False的概念,其意义如下:
相关 【转】ROC曲线与AUC值
转自:[https://www.cnblogs.com/gatherstars/p/6084696.html][https_www.cnblogs.com_gatherstar
还没有评论,来说两句吧...