AUC指标的计算逻辑,举个例子
时间: 2024-06-10 13:10:17 浏览: 22
AUC(Area Under the Curve)指标是用来评估二分类模型性能的一种常见指标,它的计算逻辑如下:
假设我们有一个二分类模型,它能够将正例和负例区分开来。我们可以将模型的预测结果按照从小到大的顺序排列,然后按照顺序依次计算每个预测结果对应的真实标签情况下的真正例率(True Positive Rate,TPR)和假正例率(False Positive Rate,FPR)。其中,TPR表示分类器正确识别出正例的比例,FPR表示分类器错误地将负例识别为正例的比例。在计算过程中,我们可以用以下公式计算TPR和FPR:
TPR = TP / (TP + FN)
FPR = FP / (FP + TN)
其中,TP表示真正例数,FN表示假负例数,FP表示假正例数,TN表示真负例数。
然后,我们将TPR和FPR分别绘制在坐标轴上,得到一条ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线。ROC曲线的横轴是FPR,纵轴是TPR。
最终,我们可以用ROC曲线下的面积AUC来评估模型的性能。AUC的取值范围在0到1之间,越接近1表示模型性能越好。如果AUC等于0.5,说明模型的分类效果跟随机猜测一样,即没有预测能力。如果AUC大于0.5,说明模型比随机猜测要好,可以用来进行分类。如果AUC等于1,说明模型完美地区分了正例和负例。
举个例子,假设我们有一个二分类模型,它能够将病人是否患有某种疾病进行分类。我们可以将模型的预测结果按照从小到大的顺序排列,然后依次计算每个预测结果对应的TPR和FPR。最终,我们得到了一条ROC曲线,如下图所示:
![image.png](attachment:image.png)
根据图中的ROC曲线,我们可以计算出AUC的值为0.85,说明该模型的性能比较好,可以用来进行疾病诊断。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)