ROC INVESTMENTS DBA PRIMERA LUBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	ROC INVESTMENTS DBA PRIMERA LU
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Company Directories & Business Directories

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CULVERS
COLDWELL BANKER
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Company News:

算法面试题：手写AUC的计算代码 - 知乎
TPR, FPR ， ROC曲线是通过不断不断移动区分正负样本的阈值（临界点），来计算出横、纵坐标的值，最后连接所有点画出ROC曲线。面试官：给定一组真实值y 和预测值pred，你能写个程序计算一下AUC的值吗？答：AUC可以通过计算ROC积分来得到。但是，这种方法要计算积分，比较麻烦。刚才提到AUC的
一文讲透ROC曲线和AUC值的概念 - 知乎
ROC曲线下方的区域面积又被称为AUC值，是ROC曲线的数字摘要，取值范围一般为0 5~1。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰地说明哪个模型的效果更好，而作为一个数值，对应AUC值更大的模型预测效果更好。
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。
ROC、CMC、AUC、FAR、FRR等的理解 - 知乎
又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0 5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。
精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？
F1 上面我们介绍了精确度和召回率两个概念，但在实际建模过程中，这两个指标往往是此消彼长的，所以想要找到二者之间的一个平衡点，我们就需要一个新的指标： F1分数。F1分数同时考虑了查准率和查全率，让二者同时达到最高，取一个平衡。
spss做了3个指标的ROC曲线，都在参考线上方，为什么联合了之后曲线反而在参考线下面？ - 知乎
你是怎么联合的？如果说3个单独指标都在roc对角线上方，然后联合后反而改变了，这有问题呀。你是怎么联合的呢？很多论文的做法是采取多个指标做 logistic回归，得到联合因子，然后以联合因子为新的指标进行roc分析，做roc分析的时候注意方向。 === roc曲线没有在曲线下方的，如果你画的roc曲线
sklearn 中 roc_curve () 函数使用方法是什么？ - 知乎
sklearn metrics roc_curve() 函数是用于计算二分类问题中的接收者操作特征曲线（ROC 曲线）以及对应的阈值。 ROC 曲线是以假阳性率（False Positive Rate, FPR）为横轴，真阳性率（True Positive Rate, TPR）为纵轴，绘制的分类器性能曲线。
在机器学习中AUC和accuracy有什么内在关系？ - 知乎
AUC是ROC的"线下面积"，而ROC是以FPR-TPR为坐标的一条线，实际上是连接一系列散点的一条折线。这条折线上的每一个点，对应了一个threshold，以及由这个threshold确定的预测值及其accuracy、precision、recall等等的度量。
统计分析中Kappa值的意义是什么？ - 知乎
Kappa值用于衡量数据的一致性程度，Kappa值记作 κ 。比如分析两名医生对患者诊断结果的一致性程度；分析不同方法对同一批样本检验结果的一致性；可以用Kappa一致性检验进行分析。 Kappa值 κ 的取值范围是 [-1,1]： κ = − 1 \kappa=-1 时，表明完全不一致； -1< \kappa<0时，表明观察一致性小于机遇一致性
多指标联合诊断的ROC曲线求解！！? - 知乎
有时候我们做了一些单变量的ROC曲线，又做了一些联合指标的ROC曲线，判断联合指标是否在结局预测方面优于单变量，只看AUC的大小的话，也可以；同样我们也可以对这两条ROC曲线进行两两比较的统计学检验。那么怎么操作呢？下面我们用R语言演示一下。