python实现二分类和多分类的ROC曲线教程

上传者: 38670318 | 上传时间: 2021-11-04 18:30:11 | 文件大小: 115KB | 文件类型: -
基本概念 precision:预测为对的当中,原本为对的比例(越大越好,1为理想状态) recall:原本为对的当中,预测为对的比例(越大越好,1为理想状态) F-measure:F度量是对准确率和召回率做一个权衡(越大越好,1为理想状态,此时precision为1,recall为1) accuracy:预测对的(包括原本是对预测为对,原本是错的预测为错两种情形)占整个的比例(越大越好,1为理想状态) fp rate:原本是错的预测为对的比例(越小越好,0为理想状态) tp rate:原本是对的预测为对的比例(越大越好,1为理想状态) ROC曲线通常在Y轴上具有真阳性率,在X轴上具有假阳性率。

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