什么是AUC?详解

目录

什么是AUC?

图片来源:https://towardsdatascience.com/understanding-auc-roc-curve-68b2303cc9c5

AUC(Area Under the ROC Curve)是一种用于评估二分类模型性能的指标 ,表示ROC曲线下的面积 。ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线是一种以 False Positive Rate(FPR)为横坐标True Positive Rate(TPR)为纵坐标的曲线

F P R = F P F P + T N FPR=\frac{FP}{FP+TN} FPR=FP+TNFP

T P R = T P T P + F N = R e c a l l TPR=\frac{TP}{TP+FN}=Recall TPR=TP+FNTP=Recall

在二分类问题中,TPR 表示正样本被正确预测为正样本的比例,即 Recall;FPR 则表示负样本被错误预测为正样本的比例。AUC 越大,说明分类器性能越好;AUC = 0.5,则说明分类器性能等同于随机分类。

在样本全为 TP(TN) 的情况下,由于 FPR(TPR) 无法计算,因此 ROC 曲线无法绘制,AUC(Area Under the ROC Curve)无法计算。

AUC 具有以下优点

  1. AUC 不受分类器的阈值选择影响,因此对于不同的分类器比较性能更具有普适性。
  2. AUC 可以很好地应用于样本不平衡的情况,即当负样本比正样本多得多时,仍能准确评估分类器性能。
  3. AUC 的计算方法简单,只需要对 ROC 曲线下的面积进行计算即可。

如果觉得这篇文章有用,就给个 👍和收藏⭐️吧!也欢迎在评论区分享你的看法!


参考

相关推荐
sauTCc2 分钟前
N元语言模型的时间和空间复杂度计算
人工智能·语言模型·自然语言处理
fantasy_arch10 分钟前
深度学习--softmax回归
人工智能·深度学习·回归
eqwaak017 分钟前
量子计算与AI音乐——解锁无限可能的音色宇宙
人工智能·爬虫·python·自动化·量子计算
Blossom.11822 分钟前
量子计算与经典计算的融合与未来
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·量子计算
跳跳糖炒酸奶1 小时前
第四章、Isaacsim在GUI中构建机器人(1): 添加简单对象
人工智能·python·ubuntu·机器人
猿饵块1 小时前
机器人--ros2--IMU
人工智能
硅谷秋水1 小时前
MoLe-VLA:通过混合层实现的动态跳层视觉-语言-动作模型实现高效机器人操作
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·语言模型·机器人
LS_learner1 小时前
小智机器人关键函数解析,Application::OutputAudio()处理音频数据的输出的函数
人工智能·嵌入式硬件
2301_764441331 小时前
基于神经网络的肾脏疾病预测模型
人工智能·深度学习·神经网络
子燕若水1 小时前
用gpt-4o 生成图的教程和常用提示词
人工智能