ROC PROPERTIES III LLCBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	ROC PROPERTIES III LLC
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Company News:

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
机器学习概念 (一)ROC AUC到底是什么鬼? - 知乎
在统计和机器学习中，常常用AUC来评估二分类模型的性能。AUC的全称是 area under the curve，即曲线下的面积。通常这里的曲线指的是受试者操作曲线 (Receiver operating characteristic, ROC)。相比于准确率、召回率、F1值等依赖于判决阈值的评估指标，AUC则没有这个问题。 ROC曲线早在第二次世界大战期间就被
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。
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。
如何评价国产文字游戏《大鹏 - THE ROC》？ - 知乎
今年阅读感最舒服的国G，虽然从制作层面上来说有着这样那样的问题，但这确实是一部很能让人读进去的作品——只要你能扛过那个混沌的一周目。其实《大鹏》现在的模样，才更像我在07年前后刚刚开始规划《候鸟》时，我对自己作品的想象。当然《候鸟》最后并没有按照最开始的那个思路去
r 语言中的 roc 函数如何使用？ - 知乎
在 R 语言中，`roc` 函数通常用于计算受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic curve，简称 ROC 曲线）。这个函数可以在多个包中找到，但最常见的是在 `pROC` 包中。`pROC` 包提供了一种简单而灵活的方式来创建和分析 ROC 曲线，它主要用于评估二分类模型的性能。首先，确保安装了 `pROC` 包： ```R
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。
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。
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）。
ROC是什么？ - 知乎
ROC 曲线是一种坐标图式的分析工具，是由二战中的电子和雷达工程师发明的，发明之初是用来侦测敌军飞机、船舰，后来被应用于医学、生物学、犯罪心理学。如今， ROC 曲线已经被广泛应用于机器学习领域的模型评估，说到这里就不得不提到 Tom Fawcett 大佬，他一直在致力于推广 ROC 在机器学习