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AUCROC曲线是对分类器性能的二维描述。为了比较分类器，我们可能需要将ROC性能降低到表示期望性能的单个标量值。一种常用的方法是计算ROC曲线下面积，简称AUC(Bradley,1997;汉利和麦克尼尔，1982)。由于AUC是单位正方形面积的一部分，所以它
面试的时候，一句话说明AUC的本质和计算规则：AUC：一个正例，一个负例，预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性。所以根据定义：我们最直观的有两种计算AUC的方法1：绘制ROC曲线，ROC曲线下面的面积就是AUC的值2：假设...
引言在互联网的排序业务中，比如搜索、推荐、广告等，AUC（AreaundertheCurveofROC）是一个非常常见的评估指标。网上关于AUC的资料很多，知乎上也有不少精彩的讨论，本文尝试基于自身对AUC的理解做个综述，水…
AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。根据维基百科的定义，AUC(areaunderthecurve)是ROC曲线下的面积。所以，在理解AUC之前，要先了解ROC是什么。而ROC的计算又需要借助混淆矩阵，因此，我们先从混淆矩阵开始谈起。混淆矩阵...
表示的意义是：对于不论真实类别是1还是0的样本，分类器预测为1的概率是相等的。换句话说，分类器对于正例和负例毫无区分能力，和抛没什么区别，一个抛的分类器是我们能想象的最差的情况，因此一般来说我们认为AUC的最小值为0.5（当然也存在预测相反这种极端的情况，AUC小…
不做机器学习方向的谁知道auc…首页会员发现等你来答登录人工智能机器学习深度学习（DeepLearning）怎么看待大学教授不知道auc指标是什么？年轻教授，做图像方向（有发表多篇深度学习的论文），然后跟我说：auc是啥？不做机器学习...
ROC、AUC是量化专业知识的一个很好的指标；一般而言，人类专家没有AUC，但如果论文集合了5名以上高水准、水平相近的同科专家，那就可以绘制曲线用ROC凸包曲线计算AUC。
AUC时间从0到无穷和从0到t有什么区别？答魔，致力于搭建生命科学领域的综合交流平台。凭借智能、高效、安全的数据挖掘处理方式，以结构化、高价值的科研数据提升医药研发与临床研究各个环节的效率，并以此还原科研价值，推动科技进步与产业发展。
AUC是在指标变化的时候产生的曲线面积，指标已经固定某值，何来AUC。国内部分论文在联合时又冒出个联合AUC，也属无稽之谈。有的文章甚至抛开ROC曲线，使用参考范围上限作为诊断界值，实属不理解ROC分析所致。2．6站在临床的...
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面试的时候，一句话说明AUC的本质和计算规则：AUC：一个正例，一个负例，预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性。所以根据定义：我们最直观的有两种计算AUC的方法1：绘制ROC曲线，ROC曲线下面的面积就是AUC的值2：假设...
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AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。根据维基百科的定义，AUC(areaunderthecurve)是ROC曲线下的面积。所以，在理解AUC之前，要先了解ROC是什么。而ROC的计算又需要借助混淆矩阵，因此，我们先从混淆矩阵开始谈起。混淆矩阵...
表示的意义是：对于不论真实类别是1还是0的样本，分类器预测为1的概率是相等的。换句话说，分类器对于正例和负例毫无区分能力，和抛没什么区别，一个抛的分类器是我们能想象的最差的情况，因此一般来说我们认为AUC的最小值为0.5（当然也存在预测相反这种极端的情况，AUC小…
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AUC是在指标变化的时候产生的曲线面积，指标已经固定某值，何来AUC。国内部分论文在联合时又冒出个联合AUC，也属无稽之谈。有的文章甚至抛开ROC曲线，使用参考范围上限作为诊断界值，实属不理解ROC分析所致。2．6站在临床的...
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