一. 应用场景
1.分类
2. ranking
二. AUC的意义解释
在随机抽取两个正负样本，负样本得分比正样本高的比例. 这样的解释，在分类场景和rank场景都能说得通.
三. 求法
概念:
混淆矩阵
TPR(真阳率): TPR = TP/(TP+FN) = TP/(正样本数)
FPR(伪阳率): FPR = FP/(FP+TN) = FP/(负样本数)
然后画一个ROC曲线，横轴: FPR, 纵轴: TPR, AUC就是ROC曲线下的面积
【重点】 理论推导
这样，就连通了求法和AUC的物理含义了.
一. 应用场景 1.分类 2. ranking 二. AUC的意义解释 在随机抽取两个正负样本，负样本得分比正样本...
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Difference between roc_auc_score() and auc() AUC is not a...
理论推导自己手操一遍加深记忆!
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AUC（Area under curve）： ROC曲线下的面积。 AUC详解 :参考链接
本文标题：AUC 理论推导
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/wlarnltx.html
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