2020年10月6日 · AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，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这条直线的上方， 所以AUC的取值范围在0.5和1之间。 使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。 那么AUC值的含义是什么呢？

2022年11月25日 · 通过分析不同指标下的表现（如hd-auc、mmd-auc），可以识别出算法在哪些方面需要改进，例如，如果发现hd-auc值较大，说明预测路径与参考路径差异较大，需要优化算法以减少这种差异。

2018年12月19日 · CC是指皮尔逊相关系数，用来评价预测的眼关注点显著图和参考图ground truth之间的线性相关性，CC越大说明该模型性能越好；NSS是指标准化扫描路径显着性，用来评价两者之间的差异值，NSS越大说明模型性能越好；KLDiv是指KL散度，KLDiv越小说明该模型检 …

AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标，表示 正例的预测值比负例预测值大的概率。 精确率 P precision = TP/(TP +FP）,即正类预测对的个数和所有预测成正类样本数比值。 召回率 R recall = TP/(TP +FN),即预测正类样本和原来一共正类样本数的比值。 准确率 Acc Accuracy = （TP + TN）/(P + N) ROC曲线 与 AUC面积 FPR:假正例率/假阳率（ROC的 x 轴）； FPR的含义是，把负类错误预测为正类的个数占总共负类的个数的比例。 FPR = \frac {FP} {TN + FP} \\ TPR：真 …

Area under the ROC Curve (AUC) The area under an ROC curve (AUC) is a popular measure of the accuracy of a diagnostic test. In general, higher AUC values indicate better test performance. The possible values of AUC range from 0.5 (no diagnostic ability) to 1.0 (perfect diagnostic ability). The AUC has a physical interpretation.

AUC（Area Under Curve）被定义为 ROC曲线 下与坐标轴围成的面积。 因此在计算auc之前，需要先熟悉roc曲线。 ROC（receiver operating characteristic curve） 接收者操作特征曲线，是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明用来侦测战场上敌军载具（飞机、船舰）的指标，属于信号检测理论。 ROC曲线的横坐标是 伪阳性率 （也叫假正类率，False Positive Rate），纵坐标是 真阳性率 （真正类率，True Positive Rate），相应的还有 真阴性率 （真负类率，True Negative …

ROC与AUC定义 ROC全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）。 ROC曲线的面积就是AUC（Area Under the Curve）。 AUC用于衡量“二分类问题”机器学习算法性能（泛化能力）。

2018年4月1日 · function [score,tp,fp] = AUC_shuffled(saliencyMap, fixationMap, otherMap, Nsplits, stepSize, toPlot) % saliencyMap is the saliency map % fixationMap is the human fixation map (binary matrix) % otherMap is a binary fixation map (like fixationMap) by taking the union of % fixations from M other random images (Borji uses M=10) % Nsplits is number ...

The AUC is the probability that the criterion value of an individual drawn at random from the population of those with a positive condition is larger than the criterion value of another individual drawn at random from the population of those where the condition is negative.

2025年2月7日 · The AUC-ROC curve is an essential tool used for evaluating the performance of binary classification models. It plots the True Positive Rate (TPR) against the False Positive Rate (FPR) at different thresholds showing how well a model can distinguish between two classes such as positive and negative outcomes.