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auc曲线差异分析,能不能对auc做差异性分析

生活百科经验分享

受试者的工作特征曲线(简称ROC -1)用于描述诊断性测试的内在真理性，应用广泛 。AUC是ROC 曲线、度量模块中roc_ auc_score函数下的面积，auc是ROC 曲线下的面积，通常用来评价整个模型的预测能力 。

1、28、ROC 曲线和AUCROC 曲线包含了阈值对应的假阳性率FPR和真阳性率TPR，以及度量模块中的roc_curve函数 。对于ROC 曲线 ， 理想的曲线应该靠近左上角:真实病例率高，假阳性病例率低 。从曲线可以看出，与默认阈值0相比，我们可以得到更高的真实病例率(约0.9) ， 而假阳性病例率仅略有增加，最靠近左上角的点优于默认选择 。AUC是ROC 曲线、度量模块中roc_ auc_score函数下的面积 。

2、分类器性能度量指标之ROC 曲线、AUC值 2分类问题是机器学习中很常见的问题，经常用到 。ROC(接收属性特征)曲线和AUC (AreaunderCheck)的值常被用来评价二元分类器的优劣 。对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要包括精度、召回率、Fscore等 。，以及这里要讨论的ROC和AUC 。

丰富的资料引入了混淆矩阵的概念 。这里用一个经典的图来解释什么是混淆矩阵 。显然 ， 混淆矩阵包含四部分信息:与混淆矩阵相比，很容易理清关系和概念，但随着时间的推移，也很容易忘记概念 。我们按照位置把记忆分成两部分 。前一部分为真/假，代表预测的正确性，后一部分为正/负，代表正负样本 ， 代表预测结果 。因此，混淆矩阵可以表示为一组正确性预测结果 。

3、ROC 曲线,AUC,和P-R 曲线的关系前言:二元分类器的指标有很多，比如精度、召回率、F1score、PR 曲线，等等 。发现这些指标只能反映模型在某一方面的表现 。相比之下，ROC 曲线有很多优点，经常作为评价二元分类器的最重要指标之一 。精度:PTP/(TP FP)是预测结果中真实正例的比例 。回想一下:RTP/(TP FN)是所有正例中被正确预测的比例 。

对于一个排名模型，PR 曲线上的一个点代表在一定阈值下，模型将大于阈值的结果确定为正样本，小于阈值的结果为负样本，然后返回结果对应的召回率和准确率 。整个PR 曲线是通过将阈值从高移动到低而生成的 。图2.1是PR 曲线的样图 ， 其中实线代表A型的PR 曲线，虚线代表B型的PR 曲线..当阈值最大时，原点附近代表模型的精确度和召回率 。
【auc曲线差异分析,能不能对auc做差异性分析】
4、iv值和 auc哪个评估特征题主是不是想问“iv值和auc哪个评价特征显著”？根据与查询相关的公开信息，iv值主要用于评价模型中自变量的预测能力，可用于筛选对因变量有显著影响的自变量 。与auc值相比，更容易计算，不受样本不平衡和缺失变量的影响 。auc是ROC 曲线下的面积，通常用来评价整个模型的预测能力 。

5、iv值和 auc结论不一致在传统的评价指标中，iv值和AUC结论是确定的差异 。IV(信息值)是用来评价一个特征(变量)有多强的指标，衡量特征与目标变量的关系，而AUC(面积未知曲线)是用来评价的指标，衡量预测精度 。所以IV值和AUC结论有一定的差异 。IV值只衡量特征与目标变量之间的关系，它只能衡量特征本身的重要性，而AUC指数衡量的是预测精度，可以用来衡量整体质量，而不仅仅是特征的重要性 。

6、ROC 曲线原理实例 分析【1】在选择诊断测试时 ， 许多研究人员会在灵敏度和特异性之间做出艰难的选择 。那么，能否综合考虑敏感性和特异性的特点 ， 根据一个指标来评价诊断试验的准确性呢？受试者的工作特征曲线(简称ROC -1)用于描述诊断性测试的内在真理性，应用广泛 。ROC 曲线以真阳性率(灵敏度)为纵坐标，假阳性率(特异性)为横坐标绘制 。
这种方法可以帮助研究者简单直观地诊断该试验的临床准确性分析并选择更合适的切点 。一、背景介绍在介绍ROC 曲线之前，先介绍一下预测模型的背景，(1)预测模型1的建模过程的简要介绍 。使用数据中的训练集来生成模拟，2.使用测试集来评估模型 。3.将评估结果反馈给生成的模型，4.如果评估结果令人满意 ， 则生成模型的输出，否则重新生成它 。

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