为什么负样本的auc会和正样本的auc不一样呢？

  统计/机器学习 监督式学习 模型验证    浏览次数：3132        分享
二维码
手机扫描二维码
  案例分析面试常见题？
0

为什么负样本的auc会和正样本的auc不一样呢？就是负样本的auc是1了，可正样本的auc还不是1。我理解的是auc是按照概率排序，然后如果负样本的全在正样本前面了，那么负样本的auc就是1了，那倒过来岂不是正样本也是1了


 

cabbage   2019-07-15 13:29


   1个回答 
1

按道理应该是一样的，可是你的两个数值不一样，但又非常接近，我怀疑

1）可能是你有两个正负样本预测概率相等的情况，所以导致了微小的差异

2）可能只是调包计算auc面积时的系统误差

SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

数据科学小K   2019-07-15 14:37



  相关讨论

roc auc小于0.5是什么情况？

为什么非平衡的数据更适合用精度-召回曲线，而不是roc auc？

如何利用python画分类器的ROC曲线？

roc space是什么意思？

怎么直观理解ROC AUC的概率统计意义？

问一下roc和logistic回归有啥联系区别

精度召回precision recall auc是什么？

sklearn里计算roc_auc_score，报错ValueError: bad input shape

sklearn.metrics.auc里提到的梯形法则是什么意思？

lightgbm的所有预测值都一样，roc auc等于0.5，会是什么问题？

  随便看看

'numpy.ndarray' object has no attribute 'head'

怎么理解图像识别里的dice系数？

二元分类问题中经常提到的TP，TN，FN，FP都是什么意思？

随机森林如何调参？

python怎么对list中的元素做连乘？