精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？ http：//www. medicalbiostatistics.com /roccurve.pdf 相对的，还有一个PR curve，就是以precision recall为轴，取不同的threshold画的哈。刚才说的鱼与熊掌不可兼得的trade。
如何理解机器学习和统计中的AUC？
如何理解机器学习和统计中的AUC？ （图源：https：//www.zhihu.com/question/39840928） 从这个矩阵中我们引入了真阳率（True Positive Rate，TPR）以及假阳率（False Positive Rate，FPR）的概念： 仔细看这两。
精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？
如何评估一个数据集的performance？ 感谢邀请。多分类模型performance评估主要使用准确性 Accuracy，召回率Recall，精确率Precision，F1值，以及 ROC 曲线和 AUC 值作为模型性能评价指标。分类结果评价指标的计算ROC曲线ROC 曲线的全称为“接受者操作特性曲线”（receiver operating characteristic）。模型预测的结果是得到每一个样本的响应变量取1的概率，为了得到分类结果，需要设定一个阈值 p0，当 p 大于 p0 时，认为该样本的响应变量为 1，否则为 0。阈值大小对模型的预测效果有较大影响。TPR：True Positive Rate(Recall)，将实际的 1 正确地预测为1的概率，TPR=d/(c+d)FPR：False Positive Rate，将实际的 0 错误地预测为1的概率，FPR=b/(a+b)TPR与FPR相互影响，而我们希望能够使 TPR 尽量地大，而 FPR 尽量地小。影响 TPR 与 FPR 的重要因素就是“阈值”p0。当阈值为0时，所有的样本都被预测为正例，因此 TPR=1，而 FPR=1。此时的 FPR 过大，无法实现分类的效果。随着阈值逐渐增大，被预测为正例的样本数逐渐减少，TPR 和 FPR各自减小，当阈值增大至 1 时，没有样本被预测为正例，此时 TPR=0，FPR=0。TPR 与 FPR 存在同方向变化的关系（这种关系一般是非线性的），即，为了提升TPR（通过降低阈值）。
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。【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，…
如何做校正了混杂因素的roc曲线 1、ROC的分析步骤：①ROC曲线绘制。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积。
