AUC的理解
参考回答：
Auc体现出容忍样本倾斜的能力,只反应模型对正负样本排序能力的强弱,而其直观含以上是任意取一个正样本和负样本,正样本的得分大于负样本的概率。
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本文向大家介绍AUC的计算公式相关面试题，主要包含被问及AUC的计算公式时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： M为正样本数,N为负样本数。Rank的值代表能够产生前大后小这样的组合数,但是其中包含了(正,正)的情况,所以要减去正例的个数所以可得上述公式。
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本文向大家介绍介绍一下auc？相关面试题，主要包含被问及介绍一下auc？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 介绍auc，那么就介绍ROC,auc反映的是从样本集中抽出样本，预测这个样本是正例的概率比预测这个样本是反例的概率大的概率，做法是由于每种样本出现的概率已知，将其由小到大进行排序，依次作为截断概率，小于该概率预测为负例，大于该概率预测为正例，这样每个样本都有一个预测值，可以计算出样本
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问题内容： 我很难理解scikit-learn和scikit-learn之间的区别（如果有）。 试图预测具有不平衡类的二进制输出（Y = 1时约为1.5％）。 分类器 大鹏曲线 AUC的 和 有人可以解释这种差异吗？我以为两者都只是在计算ROC曲线下的面积。可能是因为数据集不平衡，但我不知道为什么。 谢谢！ 问题答案： AUC并不总是在ROC曲线的曲线下方。曲线下面积为下（抽象）地区 的一些 曲线
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本文向大家介绍利用python画出AUC曲线的实例，包括了利用python画出AUC曲线的实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 以load_breast_cancer数据集为例，模型细节不重要，重点是画AUC的代码。 直接上代码： 补充拓展：Python机器学习中的roc_auc曲线绘制 废话不多说，直接上代码 以上这篇利用python画出AUC曲线的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希
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在scikit learn中，您可以使用 我只对曲线中假阳性率小于0.1的部分感兴趣。 给定这样一个阈值假阳性率，如何仅计算阈值以上曲线部分的AUC？ 以下是一个具有多条ROC曲线的示例，用于说明： scikit学习文档展示了如何使用roc_曲线 有没有一种简单的方法可以从这个到部分AUC？ 似乎唯一的问题是如何计算fpr=0.1时的tpr值，因为roc_曲线不一定给出该值。
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本文向大家介绍AUC计算方法与Python实现代码，包括了AUC计算方法与Python实现代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 -AUC计算方法 -AUC的Python实现方式 AUC计算方法 AUC是ROC曲线下的面积，它是机器学习用于二分类模型的评价指标，AUC反应的是模型对样本的排序能力。它的统计意义是从所有正样本随机抽取一个正样本，从所有负样本随机抽取一个负样本，当前score使得