2021-03-30
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AUC值
AUC指的是 ROC 曲线下的面积大小 ， 该值能够量化
地反映基于 ROC 由线衡量出的模型性能 。 计算 AUC 值只需要沿着
ROC 横轴做积分就可以了 。 由于 ROC 曲线一般都处于 y=x 这条直线
的上万（如果不是的话，只要把模型预测的概率反转成 1-p 就可以得到
一个更好的分类器），所以 AUC 的取值一般在 0.5 ～1之间 。 AUC
越大 ， 说明分类器越可能把真正的正样本排在前面 ， 分类性能越好 。
地反映基于 ROC 由线衡量出的模型性能 。 计算 AUC 值只需要沿着
ROC 横轴做积分就可以了 。 由于 ROC 曲线一般都处于 y=x 这条直线
的上万（如果不是的话，只要把模型预测的概率反转成 1-p 就可以得到
一个更好的分类器），所以 AUC 的取值一般在 0.5 ～1之间 。 AUC
越大 ， 说明分类器越可能把真正的正样本排在前面 ， 分类性能越好 。
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