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  • roc曲线? - 知乎
    ROC曲线 全称Receiver Operating Characteristic Curve(受试者特征曲线)。 ROC曲线 由灵敏度为纵轴,(1-特异度)为横轴绘制而成。通过绘制ROC曲线可以让读者直观地看到 某指标各取值对结局指标的诊断或预测能力。 其中名词解释: 灵敏度 (sensitivity),即敏感度,是指筛检方法能将实际有病的人正确地判定
  • ROC是什么? - 知乎
    ROC AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到)。 其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混。
  • 机器学习概念 (一)ROC AUC到底是什么鬼? - 知乎
    ROC(Receiver Operating Characteristic Curve)曲线和AUC(Area Under the Curve)是机器学习中用来评估分类模型性能的重要工具。我会尽量用简单易懂的方式解释一下: ROC曲线:ROC曲线是一种图形工具,用于展示二元分类系统在其分割阈值改变时的性能。它的横轴是“假阳性率(False Positive Rate, FPR)”,纵轴是
  • 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么? - 知乎
    前面各位大神总结的都非常的好,也说一下自己的总结和理解。 东哥起飞:【机器学习笔记】:一文让你彻底理解准确率,精准率,召回率,真正率,假正率,ROC AUC ROC AUC 作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到)。
  • 我想请教一下ROC曲线cut-off值如何确定?谢谢 - 知乎
    ROC曲线直观展示假阳性率(1-特异度)与真阳性率(敏感度)之间的关系情况。 可以明显的看出,text1的AUC值(ROC曲线下面积)明显大于text2的面积,说明text1的预测准确率明显高于text2的预测准确率。
  • 在graphpad prism中怎么做2或3个指标联合的ROC曲线? - 知乎
    背景:我针对每个指标作出ROC曲线,找到特异性和灵敏度;但是单独指标效果不好,需要将所做的2个指标联合起来再一次做一个ROC曲线。
  • roc曲线取截断值要不要考虑p值? - 知乎
    最后小编再简单总结一下: 我们选择ROC曲线的截断值主要是为了优化诊断测试的敏感性和特异性,而非基于p值。 如果ROC曲线的AUC p值>0 05,虽仍然可以计算截断值,但要谨慎解释结果,强调模型的诊断能力可能不足,并考虑进一步优化模型。
  • roc曲线太直?这是因为什么啊? - 知乎
    #ROC曲线为什么是一条折线 #ROC曲线为什么不是曲线 今天论文的外审专家也问了这个问题,我才注意到,因此答一下。 如果你也使用的是sklearn metrics的roc_curve,做的是二分类预测,那么原因可能来自于错误的使用命令: fpr, tpr, threshold = roc_curve (y, prob) #计算真正率和假正率 roc_curve的两个参数是 (y_ture,y
  • 为什么奥运会上中国的简称是CHN,而不写PRC?是为了按字母表排序更靠前吗? - 知乎
    China泛指整个中国,而PRC的性质更像是秦汉唐元明这种朝代名。 简而言之我们都是中国人,与古代中国人或者未来的中国不同的是,我们恰巧活在PRC这个朝代,当然国民党认为自己活在 ROC 朝代,至于民进党它卖祖求荣连China都不想要了,直接自称 Taiwan。
  • 如何比较两个生存ROC的AUC之间的差异性? - 知乎
    ROC是以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,以假阳性率(特异度)为纵坐标所绘制的曲线,可以通过不同截断点下的ROC曲线下的面积(AUC),可用于判断该检验方法的诊断价值,正好解决了敏感度和特异度的选择问题。 如果AUC小于0 5则表示试验无诊断价值,另外AUC面积越大,表明实验的准确性越高





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