”python程序题求roc-auc是一种常用的模型评价指标“ 的搜索结果

     ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）以假正率（FPR）为X轴、真正率（TPR）为y轴。曲线越靠左上方说明模型性能越好，反之越差。ROC曲线下方的面积叫做AUC...两种曲线都是分类模型常用的可视化评估工具。

     ROC曲线是以不同的分类阈值为基础，绘制出真阳性率（True Positive Rate，TPR）和假阳性率（False Positive Rate，FPR）之间的关系曲线。例如，在上面的混淆矩阵中，第一行...在机器学习中，分类模型是常见的一种模型。

     在多分类问题中，AUC（Area Under the ROC Curve）可以被视为对模型性能的度量。在Python中计算多分类AUC可以使用多个方法。...同时，由于AUC是一种二分类度量指标，因此需要对多个类别进行平均，通常使用macro平均。

     ROC为受试者工作特征曲线，是一种度量二分类性能的指标。 TPR（真正率） ☞所有正例中，分类正确的比例 FPR（假正率） ☞所有负例中，分类错误的比例 ROC曲线即为以FPR为横轴，TPR为纵轴绘制的曲线。 AUC(Area Under...

     16年，机器学习、深度学习爆炸式增长，无论是作为一种新兴技术还是技术的普及，数据科学的重要性都在逐渐上升。2019 年，中国大学生机器学习大赛评测协会（ACM）发布了“2019 大数据与人工智能专业人才创新训练计划...

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