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 …
ROC是什么？ - 知乎
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）。 其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次看书的时候都很明白，但 …
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 …
一文讲透ROC曲线和AUC值的概念 - 知乎
ROC曲线和AUC值是评价分类监督学习性能的重要量度指标。ROC曲线又被称为“接受者操作特征曲线”“等感受性曲线”，主要用于预测准确率情况。最初ROC曲线运用在军事上，现在广泛应用在各个领 …
我想请教一下roc曲线cut-off值如何确定?谢谢!!!?_百度知道
Nov 15, 2024 · 我想请教一下roc曲线cut-off值如何确定?谢谢!!!?在医学研究中，ROC曲线用于评估诊断工具的性能。 为了确定最佳的截断值，可以使用SPSS或Medcalc等统计软件。
精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？
F1 上面我们介绍了精确度和召回率两个概念，但在实际建模过程中，这两个指标往往是此消彼长的，所以想要找到二者之间的一个 平衡点，我们就需要一个新的指标： F1分数。F1分数同时考虑了查准率 …
我想请教一下ROC曲线cut-off值如何确定？谢谢 - 知乎
ROC曲线直观展示假阳性率（1-特异度）与真阳性率（敏感度）之间的关系情况。 可以明显的看出，text1的AUC值（ROC曲线下面积）明显大于text2的面积，说明text1的预测准确率明显高于text2的 …
通过一个例子来绘制一条ROC曲线？ - 知乎
ROC曲线的含义已经理解，但是不会画 对于ROC曲线的形成还是比较模糊，求好心人举个栗子，简单的，比如说有1000个样本 类别标记为正或负 通过一个二…
ROC曲线、AUC、Precision、Recall等评估指标简介 - 百度知道
Sep 26, 2025 · ROC曲线、AUC、Precision、Recall是二分类模型中常用的评估指标，分别从不同角度衡量模型性能。 ROC曲线 ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）通过绘制假正率（fp …
精通ROC指标的求讲解？ - 知乎
ROC在A点踩到下边沿后逐步上行，但K线还要继续向下运行一段，至B点后才开始反弹。 A点前的数个12个单位时间，K线做了大幅下跌，造成ROC快速下探踩边，但能量是有惯性的，A点后快速小幅反 …