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英文字典中文字典相關資料:
- 精通ROC指标的求讲解？ - 知乎
谢邀。 ROC是个简单的短趋势性指标，名称叫变动速率。称其为短趋势性，是因为算法只截取了12个单位时间。而且该指标并不能反映趋势方向，只能反映趋势运行中的节奏变化，也就是趋势中的次级折返的频率和力度，并称其为变动速率。这是该指标名称的含义。 贴个RU的月线连续图。
- 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。
- 如何评价国产文字游戏《大鹏 - THE ROC》？ - 知乎
今年阅读感最舒服的国G，虽然从制作层面上来说有着这样那样的问题，但这确实是一部很能让人读进去的作品——只要你能扛过那个混沌的一周目。 其实 《大鹏》 现在的模样，才更像我在07年前后刚刚开始规划 《候鸟》 时，我对自己作品的想象。当然《候鸟》最后并没有按照最开始的那个思路去
- 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
- 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？
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）。
- 我想请教一下ROC曲线cut-off值如何确定？谢谢！！！?
下面分别介绍ROC曲线的概念、相关专业术语解释、以及关键指标AUC的判断。 （1）ROC曲线 ROC曲线分析当前在医学领域使用非常广泛，用于研究X（检验变量）对于Y（状态变量）的预测准确率情况以及确定界值点。
- 我想请教一下ROC曲线cut-off值如何确定？谢谢！！！?
Roc 曲线也称受试者工作特征曲线、感受性曲线。 Roc 曲线最初运用在军事上，当前在医学研究领域使用非常广泛，用来做疾病诊断方法的比较。 Roc 曲线是使用诊断指标不同阈值下的灵敏度和假阳性率（1-特异度）数据绘制的曲线图形，如下图所示的 Roc 曲线：
- 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？
- roc曲线太直？这是因为什么啊? - 知乎
#ROC曲线为什么是一条折线 #ROC曲线为什么不是曲线 今天论文的外审专家也问了这个问题，我才注意到，因此答一下。 如果你也使用的是sklearn metrics的roc_curve，做的是二分类预测，那么原因可能来自于错误的使用命令： fpr, tpr, threshold = roc_curve (y, prob) #计算真正率和假正率 roc_curve的两个参数是 (y_ture,y
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