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2018-10-29 閱讀量: 1015
分類 (Classification)：ROC 和曲線下面積

ROC 曲線

ROC 曲線（接收者操作特征曲線）是一種顯示分類模型在所有分類閾值下的效果的圖表。該曲線繪制了以下兩個參數(shù)：

  • 真正例率
  • 假正例率

真正例率(TPR) 是召回率的同義詞，因此定義如下：

假正例率(FPR) 的定義如下：

ROC 曲線用于繪制采用不同分類閾值時的 TPR 與 FPR。降低分類閾值會導(dǎo)致將更多樣本歸為正類別，從而增加假正例和真正例的個數(shù)。下圖顯示了一個典型的 ROC 曲線。

為了計算 ROC 曲線上的點，我們可以使用不同的分類閾值多次評估邏輯回歸模型，但這樣做效率非常低。幸運的是，有一種基于排序的高效算法可以為我們提供此類信息，這種算法稱為曲線下面積。

曲線下面積：ROC 曲線下面積

曲線下面積表示“ROC 曲線下面積”。也就是說，曲線下面積測量的是從 (0,0) 到 (1,1) 之間整個 ROC 曲線以下的整個二維面積（參考積分學(xué)）。

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