关于auc的10篇文章推荐

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了关于auc的10篇文章推荐，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3112字，纯文字阅读大概需要5分钟。

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前言ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性，目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算，但是有时候模型是单独的或者自己编写的，此时想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算模块，本文在查询资料时发现libsvm-tools有一个非常通俗易懂的auc计算，因此抠出来用作日后之用。AUC计算AUC的计算分为下面三个步骤： 1、计算数据的准备，如果模型训练时只

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内容总结

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