auc作为分类的重要评估指标，在此总结一下。 AUC（Area Under Curve）被定义为 ROC曲线下与坐标轴围成的面积。因此在计算auc之前，需要先熟
4. AUC 如果ROC曲线经过点(0,1),即FPR=0,TPR=1,则表示为最优的分类器,然而绝大多数的ROC曲线并非如此,此时可通过引入ROC曲线下的面积AUC(Area Under Curve)来
执行完之后,我们就可以得到ROC曲线。 不失一般性,我们发现,ROC和AUC是一样的思想。在积分的时候,我们横着看,每一行(对应一个正样本)的格子数就是我们AUC公式
科亚医疗在世界顶级期刊首个发表基于AI的新冠诊断准确性评 在独立测试集中验证表明,科亚医疗自主研发的COVNet对新冠肺炎的鉴别灵敏度和特异性分别高达89.76%和9
ROC曲线下方的面积（英语：Area under the Curve of ROC (AUC ROC)），其意义是： 因为是在1x1的方格里求面积，AUC必在0~1之间。 假设阈值以上
AUC这个指标有两种解释方法，一种是传统的“曲线下面积”解释，另一种是关于排序能力的解释。例如0.7的AUC，其含义可以大概理解为：给定一个正样本和一个
此外，在训练集中预测3年和5年生存率的AUC值分别为0.905和0.917，在验证集中分别为0.941和0.981（
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