對於auc的計算參考
m是正樣本的個數，n是負樣本的個數
如何理解分子，下面是我個人的理解。、
總體原則：負樣本數 = 樣本總數 - 正樣本數，然後構造樣本總數
每次取概率不同的正樣本，其排序也不一樣，構造樣本總數的表達方式也不一樣
rank1, 樣本總數為rank1
rank2 , 再加1個就是樣本總數，為rank2 + 1
rank3 , 再加2個就是樣本總數，為rank3 + 2
如此類推
對**的概率值進行從大到小排序，排名第一的為rank1，此時總樣本的個數也是rank1(m+n)，那麼負樣本的個數就是樣本總數-負樣本數 = rank1 - m。此時排名為rank1的正樣本與負樣本的組合數就是負樣本的個數
接下來計算rank2時負樣本的個數，樣本總數為rank2 + 1 ,正樣本數時m，那麼負樣本數rank2+1-m。同樣，此時排名為rank2的正樣本與負樣本的組合數就是負樣本的個數 即rank2+1-m
如此類推
那麼排名為最後乙個的正樣本rankm，樣本總數 為rankm + m-1，負樣本數為(rankm + m-1 )-m = rankm -1
總體的情況就是 （rank1 - m） + （rank2+1-m） + 。。。+(rankm -1) =(rank1 + rank2 + ...+rankm)- (1 +...+m-1 +m)
(1 +...+m-1 +m)就是m(m+1)/2
形象理解AUC計算公式
auc是評價乙個二分類器效能的主流數值指標，定義為roc曲線下方的面積，但這個算起來比較複雜，需要統計假陽性。另乙個定義更直觀，隨機給乙個正樣本和乙個負樣本，多大概率正樣本的score更高。換一種說法，假設正樣本有m mm個，負樣本有n nn個，在所有m n m nm n個正負樣本對中，有多少正樣本...
auc計算公式 AUC與logloss
在ctr預估中，auc area under curve 用於衡量排序能力，auc值為roc曲線下的面積，是乙個概率值，越大越好。簡單來說這個指標的含義其實就是隨機抽出一對樣本 乙個正樣本，乙個負樣本 然後用訓練得到的分類器來對這兩個樣本進行 得到正樣本的概率大於負樣本概率的概率。auc是乙個二分類...
機器學習評價指標AUC計算公式
auc are under curve 是乙個模型的評價指標，用於分類任務。那麼這個指標代表什麼呢？這個指標想表達的含義，簡單來說其實就是隨機抽出一對樣本 乙個正樣本，乙個負樣本 然後用訓練得到的分類器來對這兩個樣本進行 得到正樣本的概率大於負樣本概率的概率。在有m個正樣本,n個負樣本的資料集裡。一...