注：本文是人工智慧研究網的學習筆記
最好的**模型在左上角，代表100%的靈敏度和0%的虛警率，被稱為完美分類器。
乙個隨機猜測模型。會給出從左下角到右上角的沿著對角線的點（對角線被稱作line of no-discrimation）。
對角線上的的點代表了好的分配結果，對角線以下的點代表不好的分配結果，但是可以通過翻轉變成好的分類器。
當曲線差不多時，求面積， 新的研究表名，auc曲線存在一些問題。
metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=none, sample_weight=none, drop_intermediate=true)返回值：
分類器評估 混淆矩陣和ROC曲線
為正樣本 1 為負樣本 1 原正樣本 1 真陽 tp 假陰 fn 原負樣本 1 假陽 fp 真陰 tn 這裡以二分類問題來討論 很明顯，理想完美的分類器的對角線為0，即所有正樣本 為正樣本，所有負樣本 為負樣本。由混淆矩陣可以得出的一些引數 1 accuracy 模型的精度，模型 正確個數 樣本的總...
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...
效能評估之PR曲線與ROC曲線
李 穎biscuit 12019.07.14 10 36 58 字數 1,630 閱讀 17,681 冒泡 又是週末啦 小李上線啦 放假癱在家裡做鹹魚真的好快落誒,但也要堅持輸出。今天主要敘述在二分類問題中效能評估的兩個曲線。pr曲線 pr曲線實則是以precision 精準率 和recall 召回...