机器学习基础知识
作者:互联网
ROC 曲线含义
ROC 全称 receiver operating characteristic curve,受试者工作特征曲线
针对二分类任务,有 True Positive Rate 和 False Negative Rate
也就是真阳率(TPR)和假阳率(FNR)
二分类任务,输出的是样本被预测为1的概率,对于这个概率有一个阈值,比如 f(x) > 0.3
的时候,我们才选择把样本认为是 True
ROC 就是以 FPR 为横轴,TPR为纵轴,当阈值从 0 到 1 变化时的曲线。
ROC 表示了样本被区分的程度,越形似于 y=x
这条线,就说明分类器没有很好区分二者
标签:ROC,机器,曲线,基础知识,学习,Rate,TPR,样本,True 来源: https://www.cnblogs.com/ticlab/p/16435880.html