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- 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
- 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。
- 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
- 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）。
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