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- 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
- 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
- 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。
- 机器学习概念 (一)ROC AUC到底是什么鬼? - 知乎
通常，如果AUC大于0 8，我们认为这个分类器的性能是好的。 简单地说，ROC和AUC是用来评价模型预测性能的一种方法，尤其是在处理不平衡数据集的情况下非常有用。 参考链接： 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 下图是一个ROC曲线的示例： 在这张图
- 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。
- 精通ROC指标的求讲解？ - 知乎
ROC在A点踩到下边沿后逐步上行，但K线还要继续向下运行一段，至B点后才开始反弹。 A点前的数个12个单位时间，K线做了大幅下跌，造成ROC快速下探踩边，但能量是有惯性的，A点后快速小幅反弹了一下，接着继续跌，充分释放短期空头动能，至B点才稳住。
- 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）。
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