接收者操作特征曲线

                     

贡献者: xzllxls

预备知识 分类,模型评估,混淆矩阵

   接收者操作特征曲线(Receiver operating characteristic curve, ROC)是一种用于评价二分类器的分类性能的图表。该方法来源于信号检测论,是在第二次世界大战中,由电子信号工程师发明的。在心理学领域中也有广泛应用。

   曲线中点的坐标是真阳率(True positive rate, TPR)和假阳率(False positive rate, FPR)。随着分类器阈值的变化,真阳率和假阳率分别随之改变,由此产生一系列的点,然后将相邻两点连接起来,即构成接收者操作特征曲线。

图
图 1:ROC 示意图

   上图中蓝色曲线即为 ROC 曲线。横坐标为假阳率,纵坐标为真阳率。红色对角线表示一个完全随机分类器的 ROC 曲线。如果一个分类器的 ROC 曲线大体在红色虚线的上方,则表示性能优于随机分类器。

   ROC 曲线分析可以帮助我们做模型选择,选择最优模型,抛弃次优模型。曲线下面积(Aera under curve, AUC)是 ROC 曲线最基本的评估指标,顾名思义,表示的是曲线下方,横轴上方的面积。通常把整图的面积定义为 1,则 AUC 的值在 $0$ 和 $1$ 之间。该面积值越大,则表示分类模型效果越好;反之,则越差。


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