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- ROC是什么？ - 知乎
ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic，其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC 曲线。 平面的横坐标是false positive rate (FPR)，纵坐标是true positive rate (TPR)。 对某个分类器而言，我们可以根据其在测试样本上的表现得到一个TPR和FPR点对。
- 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
- 一文讲透ROC曲线和AUC值的概念
ROC曲线和AUC值是评价分类监督学习性能的重要量度指标。ROC曲线又被称为“接受者操作特征曲线”“等感受性曲线”，主要用于预测准确率情况。最初ROC曲线运用在军事上，现在广泛应用在各个领域，比如判断某种因素对于某种疾病的诊断是否有诊断价值。曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是
- 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
- 多重插补后怎么做卡方检验以及roc曲线。? - 知乎
多重插补后执行卡方检验和ROC曲线分析需要采用专门方法来组合多个插补数据集的结果。以下是详细的分步指南： 多重插补后卡方检验 卡方检验通常用于测试分类变量的关联性或模型的拟合优度。在多重插补后，直接平均p值或卡方值是不正确的，应采用组合检验方法。 通过模型比较实现卡方检验
- 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？
精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？
- 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
- 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？ - 知乎
在看到的几个项目中都是用AUC来评价分类器的好坏，而不是使用精确率，召回率，F1值，请问这是什么原因呢…
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