绘制ROC曲线主要基于python 的sklearn库中的两个函数，roc_curv和auc两个函数。roc_curv 用于计算出fpr（假阳性率）和tpr（真阳性率）auc用于计算曲线下面积，输入为fpr、和tpr...

这个R包计算AUC是基于中位数的，哪一组的中位数大就计算哪一组的AUC，在计算时千万要注意！

机器学习和数据科学在解决复杂问题时，经常需要评估模型的性能。其中，ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种非常有用的工具，被广泛应用于分类问题中。该工具不仅在医学检测、信号处理中有着悠久的历史，而且在近...

ROC 曲线是一种坐标图式的分析工具，是由二战中的电子和雷达工程师发明的，发明之初是用来侦测敌军飞机、船舰，后来被应用于医学、生物学、犯罪心理学。...

表示真正类（True Positive）的样本数，即被分类器正确预测为正类的样本数；

工作 20x20 大小的人脸检测，为了获取尽可能多的负样本，拍摄一张 1000x1000 像素大小的车的图像，将其拆分为 20x20 大小的片段，⇒ 50x50 也可将 1000x1000 ⇒ 拆分为 10x10 大小，100x100 副负样本图像，为了保持大小的一致，还...

本文从特征的探索分析出发，经过特征工程和样本均衡性处理，使用决策树、随机森林、梯度提升树对一份女性乳腺癌的数据集进行分析和预测建模。

k s = m a x ( C u m . B i B a d t o t a l − C u m . G i G o o d t o t a l ) ks = max(frac{Cum. B_i}{Bad_{total}} – frac{Cum.G_i}{Good_{total}}) ks=max(Badtot...

前面我们介绍了一个对有害同义突变预测的方法PrDSM，可以发现，在对模型的分析中，大量的使用ROC对模型进行评估，今天我们就来介绍一下ROC的相关内容和两种ROC绘图方法：pROC、plotROC、ggROC和ROCR。...

受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），是比较两个分类模型好坏的可视化工具。