1）定義
模型不限於是否通過極度偏斜的資料訓練所得；
比較方式：roc 曲線與座標圖形邊界圍成的面積，越大模型越優；
tpr（true positive rate）：真正率；被**為正的正樣本結果數 / 正樣本實際數：tpr = tp /（tp + fn）；
tnr（true negative rate）：真負率；被**為負的負樣本結果數 / 負樣本實際數：tnr = tn /（tn + fp） ；
fpr（false positive rate）：假正率；被**為正的負樣本結果數 /負樣本實際數：fpr = fp /（tn + fp） ；
fnr（false negative rate）：假負率；被**為負的正樣本結果數 / 正樣本實際數：fnr = fn /（tp + fn） ；
2）與 p - r 曲線的區別
模型：可以是同樣演算法不同超引數所得的不同模型，也可以是不同演算法所得的不同模型；
3）tpr 和 fpr 的關係
隨著閾值 threshold 的增大，fpr 和 tpr 都逐漸減小；
fpr 和 tpr 稱正相關關係，fpr 越高，tpr 相應的也越高；
1）封裝
2）例roc 曲線與圖形邊界圍成的面積，作為衡量模型優劣的標準，面積越大，模型越優；
可以是同樣演算法不同超引數所得的不同模型，也可以是不同演算法所得的不同模型；
機器學習 PR曲線， ROC曲線
在機器學習領域，如果把accuracy作為衡量模型效能好壞的唯一指標，可能會使我們對模型效能產生誤解，尤其是當我們模型輸出值是乙個概率值時，更不適宜只採取accuracy作為衡量模型性泛化能的指標 這篇博文會為大家介紹兩種比較二分決策模型效能的方法pr曲線，roc曲線 對於分類問題我們可以直接 輸入...
機器學習之ROC曲線
在機器學習中評價分類模型時經常會用到roc曲線。要學習roc曲線首先得知道什麼是tpr，什麼是fpr。tpr的英文全稱為 true positive rate fpr的英文全稱為 false positive rate 中文解釋為 tpr 真正例率 真實值是正例，且 為正例的比例 fpr 假正例率 ...
分類演算法如何繪製roc曲線 ROC曲線繪製方法
roc receiver operating characteristic 曲線即受試者工作特徵曲線。roc曲線與座標軸圍成的面積被稱為auc area under curve 這兩個指標和敏感性 特異性和準確性一起，是評估演算法模型效能常用的指標。在進一步介紹roc曲線如何繪製之前，先引入幾個概念...