如何理解ROC曲线和AUC值
1、ROC曲线下的面积就是AUC值。
2、如何绘制ROC曲线,通过改变不同的阈值,每个阈值都可以得到一个混淆矩阵,通过混淆矩阵,可以计算出假阳性率和真阳性率。即该坐标系下的一个点。将阈值从0,调整到1,即可绘制出整个模型的ROC曲线。
3、ROC曲线越靠近左上角,意味着,模型越棒;
4、以上的结论针对的是2分类。如何计算多分类的ROC曲线,最简单的一种方案就是通过平均来计算。即给定一个阈值,然后计算每一个类的结果,通过平均得到一个点。以此类推,绘制出整个模型的ROC曲线,计算得到ROC的曲线下面积,得到AUC值。
AUC ROC score and curve in multiclass classification problems :: InBlog
在Python中,只是用一行命令,就能得到结果:
https://www.youtube.com/watch?v=ZlGz9Nl5irs&ab_channel=ManifoldAILearning
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