开发者社区> 问答> 正文

为什么说 ROC 和AUC都能应用于非均衡的分类问题?

已解决

为什么说 ROC 和AUC都能应用于非均衡的分类问题?

展开
收起
gxx1 2022-04-01 14:52:24 438 0
1 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 推荐回答

    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
    赞同 展开评论 打赏
问答地址:
问答排行榜
最热
最新

相关电子书

更多
低代码开发师(初级)实战教程 立即下载
冬季实战营第三期:MySQL数据库进阶实战 立即下载
阿里巴巴DevOps 最佳实践手册 立即下载