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试着证明“AUC能够用来表示模型给予一个随机正类样本的分数大于给予一个随机负类样本的分数的概率”。
试着证明“AUC能够用来表示模型给予一个随机正类样本的分数大于给予一个随机负类样本的分数的概率”。
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- 2021-11-03 13:31回答 1 已采纳 可以参考这篇文章中“AUC的概率解释”部分，这个证明写得还算清晰 机器学习之AUC_降措的博客-CSDN博客 深入理解AUCAUC是什么au
- 2022-12-08 12:30回答 1 已采纳 可以考虑修改"E:\Anaconda3\lib\site-packages\joblib\externals\loky\backend\resource_tracker.py"这个本地文件在204行的
- 2018-11-28 14:57回答 1 已采纳 感觉你的描述就是计算交叉熵(Cross Entropy) https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834
- 2022-05-15 01:06EcoEvoPhylo的博客 此文主要涉及随机森林分类分析，主要包含以下几部分内容： 1）随机森林基础知识 2）randomForest()认识及构建分类判别模型； 3）随机森林参数调优 4）随机森林模型评估 classification rate、Sensitivity和...
- 2020-12-13 23:17回答 8 已采纳 1，roc 纵坐标是TPR,横坐标是FPR，ks 是两条曲线，上曲线是TPR,下方曲线是FPR。 所以ks 线放在roc 里，就相当于roc 曲线跟y=x 直线的距离。所以roc 越大，曲线越高，跟y
- 2023-03-16 21:13回答 9 已采纳 该回答引用chatGpt根据您提供的信息，所有评价指标都为1，但是ROC曲线不符合预期，这表明评价指标的结果可能不正确。有以下几个问题需要检查和调整： 对于多类别问题，需要使用label_binari
- 2022-01-10 19:57回答 2 已采纳 检查一下传入的tokenizer参数，导致抛出None值无encode_plus属性错误。
- 2020-12-01 08:23jck?????的博客 第五章 模型评价方法5.1 模型的评价方法介绍5.1.1~5 accuracy，precision，recall，F1-score，ROC曲线分别画图举例，要说出应用场景，例如什么情况用什么评价标准。混淆矩阵accuracy(准确率)precision(精准度)，...
- 2023-03-03 10:58回答 9 已采纳 import autogluon from autogluon.tabular import TabularDataset,TabularPredictor import pandas as p
- 2022-04-13 23:57回答 2 已采纳 我感觉你写得不对，以下代码供你参考 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklea
- 2022-11-18 00:00回答 4 已采纳 看他人的实例分享，都是使用下载和加载pROC包进行计算AUC的置信区间，提供实例参考：http://www.manongjc.com/detail/59-uvtpzbfuyigpyju.html
- 2016-06-30 11:27-柚子皮-的博客 ROC（Receiver Operating Characteristic，接受者工作特征曲线）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。博文介绍ROC和AUC的特点，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 AUC是现...
- 2023-04-05 21:40回答 2 已采纳 该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下： 如果使用SVM模型进行预测，并且得到的ROC曲线下的AUC值为1，可能是因为以下原因： 1. 数据问题：可能存在数据泄漏或者过拟
- 2022-11-22 12:18理心炼丹的博客 ROC曲线是由 FPR 与 TPR 构成的曲线。该曲线最早应用于雷达信号检测...与 P-R 曲线类似，通过设定不同的模型参数，模型的预测结果会对应不同 TPR 与 FPR。将不同的（FPR，TPR）构成的点绘制成曲线，就得到了 ROC 曲线。
- 2018-03-23 22:32hai008007的博客 ROC曲线和AUCROC（Receiver Operating Characteristic，接受者工作特征曲线）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。博文介绍ROC和AUC的特点，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC是...
- 2018-07-30 20:20糖葫芦君的博客 在大多数情况下不同类别的分类代价并不相等，即将样本分类为正例或反例的代价是不能相提并论的。例如在垃圾邮件过滤中，我们希望重要的邮件永远不要被误判为垃圾邮件，还有在癌症检测中，宁愿误判也不漏判。在这种...
- 2022-08-09 17:07learning-striving的博客 机器学习训练集、验证集、测试集，分类问题和回归问题评估指标，数据集划分方式：交叉验证法，precision、recall、f1-score与accuracy介绍，...是用每个类型样本数量与对应权重相乘再除以所有类别的样本总数，ROC、AUC
- 2020-12-17 22:56Tao_666的博客 ROC/AUC
- 2021-07-14 14:40ZZ_Panda的博客 二分类问题 1.混淆矩阵（Confuse Matrix） 混淆矩阵是机器学习中总结... 被模型预测为正的正样本 TN (True Negative) 被模型预测为负的负样本 实际负例 FP (False Positive) 被
- 2020-09-27 00:04不懂六月飞雪的博客 #1获取数据 读取的时候加上names #2数据处理 处理缺失值 #3数据集划分 #4特征工程 标准化 #5逻辑回归预估器 #6模型评估 import pandas as pd import numpy as np #1读取数据 column_name=['Sample code number','...
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