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为什么说 ROC 和AUC都能应用于非均衡的分类问题？

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为什么说 ROC 和AUC都能应用于非均衡的分类问题？

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gxx1 2022-04-01 14:52:24 477 分享 版权

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  • gxx2
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    因为ROC曲线只与横坐标 FPR 和 纵坐标 TPR 有关系 。但是我们发现TPR只是正样本中预测正确的概率，而FPR只是负样本中预测错误的概率，和正负样本的比例没有关系。因此 ROC 的值与实际的正负样本比例无关，因此既可以用于均衡问题，也可以用于非均衡问题。因为AUC 的几何意义就是ROC曲线下的面积，所以它和实际的正负样本比例无关。

    2022-04-01 14:52:56
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