统计学中ROC曲线的认识

统计学中ROC曲线的认识ROC曲线的横坐标表示一个负的实例被当作正实例的概率(FPR),纵坐标表示一个正的实例被当作正的实例的概率(TPR)。ROC曲线标识了,为了达到某个TPR,伴随而来的该分类器的FPR是多少当把所有的实例都分类成正的以后,TPR为100%,FPR也是100%,这解释了为什么ROC曲线必然过点(100%,100%)。同理,如果把所有的实例都判为负类,那么,TPR为0,FPR也为0,所以

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ROC曲线标识了为了达到某个TPR(识别率),伴随而来的该分类器的FPR(误判率)是多少,体现了这两者的关系。

与ROC曲线类似的还有一个上升图,表示为了达到相应的识别率,需要投入的成本是多少(这个成本可以是样本数量)。

ROC 曲线的横坐标表示 一个负的实例被当作正实例的概率(FPR),纵坐标表示一个正的实例被当作正的实例的概率(TPR)。

当把所有的实例都分类成正的以后,TPR为100%,FPR也是100%,这解释了为什么ROC曲线必然过点(100%,100%)。

同理,如果把所有的实例都判为负类,那么,TPR为0,FPR也为0,所以曲线过原点。

ROC曲线的生成:可以通过将实例依照 肯定的(Positive)的概率从大到小排序,然后挨个分类,根据分类结果和真实结果从原点出发调整ROC曲线的前进方向完成绘制。

详见:http://www.doc88.com/p-808981321529.html

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