情景：二分类模型在验证集上的outputs为[[-0.0464,-0.0268],[-0.0234,-0.0091]]，验证集labels为[0,1]。一步一步推导出AUC。首先明确几个概念TPR:sensitive/recall，检测出来的阳性样本的占比，适用于癌症筛查FPR：模型是否把所有的阴性样本都预测成了阳性

机器学习之ROC曲线1.TPR与FPR计算2.TPR、FPR与分类阈值的关系3.生成ROC曲线4.AUC计算参考文献本博客主要参考了https://www.evidentlyai.com/classification-metrics/explain-roc-curve。1.TPR与FPR计算真阳率TPR(TruePositiverate)，又称召回率recallrate

关于REACT范式的一些思考REACT范式经过近一年的探索，让我们在很多领域有了非常广泛的应用，它确实提升了很多之前无法解决的问题，比如大模型虽然在语言理解和交互式决策方面在任务中表现出令人印象深刻的表现，但是如何让模型基于解释来使用LLMs以交错方式生成推理跟踪和特定于任务的

分类阈值->混淆矩阵在做二分类任务时，模型一般会对每个样本输出一个分值s(有时这个分值也表示样本是正例的概率)。在这个分值区间里，设置一个阈值t，就可以把在阈值之上的预测为正例，阈值之下的预测为负例。根据样本真实的标签和预测的结果，可以分为四种情况，统计四种情况的样本个数，就

正类负类被检测到TPFP未被检测到TNFNtrue真的，false假的positives正类，negatives负类TP为正类检测为正类，FP为负类检测为正类FN为正类检测为d负类，TN为负类检测为负类召回率（查全率）\[recall=\frac{TP}{TP+FN}\]精度（查准率）\[precision=\frac{TP

fromxgboostimportXGBClassifiermodel=XGBClassifier(learning_rate=0.1,max_depth=5,alpha=0.2)model.fit(x_train,y_train)p=model.predict_proba(x_test)m=pd.DataFrame(p)n=m.iloc[:,1:]fromsklearn.metricsimportroc_curvelabel=y_testscore=nfpr,tpr,t

importpandasaspdfromlightgbmimportLGBMClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoredf3=pd.concat([df1,df2],axis=1)model=LGBMClassifier(learning_rate=0.05,num_leaves=29)model.fit(x_train,y_train)p=model.predict_proba(x_test)m=pd.Data

2、决策树fromsklearnimporttreeclf=tree.DecisionTreeClassifier(criterion="gini",max_depth=5,min_samples_split=2,min_samples_leaf=52)clf.fit(x_train,y_train)p=clf.predict_proba(x_test)m=pd.DataFrame(p)n=m.iloc[:,1:]fromsklearn.metricsim

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiermodel=RandomForestClassifier(n_estimators=22,max_depth=7,min_samples_split=33,min_samples_leaf=18)model.fit(x_train,y_train)p=model.predict_proba(x_test)m=pd.DataFrame(p)n=m.iloc[:,1:]fromsklearn.

准确率，精准率，召回率分类问题中的混淆矩阵如下TP：预测为1，预测正确，即实际1FP：预测为1，预测错误，即实际0FN：预测为0，预测错确，即实际1TN：预测为0，预测正确即，实际0准确率accuracy准确率accuracy准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其公式如下：准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+

1. TPR、FPR、Precision、Recall、Sensitivity、Specificity、F1、KS、AUC、ROC表格1.1混淆矩阵 TruePositive=TP；FalseNegative=FN，TypeIError；FalsePositive=FP，TypeIIError；TrueNegative=TN；混淆矩阵中包含四个参数。其中，TP是正例之中预测结果为正的样例，也即是预

ProblemK.ScholomanceAcademy机器学习题解:做的时候没认真读题,把+和数字的作用搞反了,后面写完程序发现算的数正好反过来,又重新读了一遍题目.显然我们发现,对于\(\theta\),可以直接取\(s\).取其余的值是可以等价过来的分别把实际为+和-的加到\(P,N\)中对于

ROC曲线：接受者操作特征曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve）。ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为X轴，真阳性率（TPR）定义为Y轴。从(0,0)到(1,1)的对角线将ROC空间划分为左上／右下两个区域，在这条线的以上的点代表了一个好的分类结果（胜过随机分类），而在这条线以下的点代表了差的

作者：PrimiHub-KevinROC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。如今，ROC曲线已经被广泛应用于机器学习领域的模型评估，说到这里就不得不提到TomFawcett大佬，他一直在致力于

1.1题目算法实现题3-2最少硬币问题★问题描述:设有n种不同面值的硬币,各硬币的面值存于数组T[1:n]中,现要用这些面值的硬币来找钱。可以使用的各种面值的硬币个数存于数组Coins[l:n]中。对任意钱数0≤m≤20001,设计一个用最少硬币找钱m的方法。★算法设计:对于给定的1≤n≤1

TheAreaUndertheReceiverOperatingCharacteristic(AUC-ROC)curveisaperformancemetriccommonlyusedtoevaluatetheeffectivenessofclassificationmodels,especiallyinbinaryclassificationproblems.Itrepresentsthemodel'sabilitytodist

knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE)  介绍评价二分类模型的一些指标。1.混淆矩阵预测为正类预测为负类实际为正类TPFN实际为负类FPTN符号标记：TP—将正类预测为正类数

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili手动绘制SVM的ROC曲线对于ROC曲线，我们要注意的是正类的概率和阈

前文回顾：机器学习模型评价指标之混淆矩阵机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-RCurve、AUC、AP和mAP1.基本指标1.1TruePositiveR

整理下一些常用的评估模型的指标1AUCAUC（AreaUnderCurve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上

1.引入相关包使用matplotlib包作为绘图库，故要引入相关的包为了使画出的图更为符合期刊要求，这里引入SciencePlots。它是一个基于Matplotlib的补充包，里面主要包含了一些