【机器学习】为何随机分类时，AUC = 0.5？

时间 2019-12-06

标签机器学习为何随机分类 auc 0.5 繁體版

原文原文链接

关于ROC和AUC的介绍，能够参考维基百科。spa 这里仅谈我的对随机分类下ROC曲线的理解，即为何随机分类时，AUC = 0.5？blog 若理解有误，恳请大佬指导↖(^ω^)↗ip 1、混淆矩阵：ci 2、ROC曲线：get 横坐标：FPR = b1 / ( b1 + b2 ) = 预测为正，实际为负 / 总负样本数 = 负样本预测错误数 / 总负样本数io 纵坐标：TPR = a1

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