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解锁ROC曲线的力量：更好的模型评估的直观见解
超出了定义：掌握AUC和ROC分析的实际数据Sciencethe的真实含义解锁ROC曲线的力量：更好的模型评估的直觉见解首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学那一刻都去过，对吗？盯着图表，好像是一些古老的剧本，想知道我们应该如何理解这一切。这正是当我被要求解释最近工作中ROC曲线的AUC时，我的感受。
尽管我对其背后的数学有着深入的了解，但将其分解为简单的，易消化的术语，被证明是一个挑战。我意识到，如果我在挣扎，其他人也可能也是如此。因此，我决定写这篇文章，以分享一种直观的方式来通过一个实际示例来理解AUC-ROC曲线。这里没有干燥的定义 - 只是明确，直接的解释集中在直觉上。
这是本文中使用的代码1。
代码 1每个数据科学家都经历了评估分类模型的阶段。在一系列评估指标，接收器操作特征（ROC）曲线和曲线下的区域（AUC）中，是测量模型性能的必不可少的工具。在这篇全面的文章中，我们将讨论基本概念，并使用我们良好的旧泰坦尼克号数据集（Titanic DataSet2）查看它们。
（ROC） 曲线下的区域 （AUC） 泰坦尼克号数据集 2第1节：ROC曲线
在其核心上，ROC曲线在视觉上描绘了模型的灵敏度和各种分类阈值的特异性之间的微妙平衡。
要完全掌握ROC曲线，让我们深入研究概念：
- 灵敏度/回忆（真正的积极速率）：灵敏度量化模型在正确识别积极实例时的熟练程度。在我们的泰坦尼克个例子中，灵敏度对应于模型准确标记为正的实际生存案例的比例。
- 特异性（真正的负率）：特异性衡量模型在正确识别负面实例方面的熟练程度。对于我们的数据集，它代表了该模型正确识别为负面的实际非感染情况（生存= 0）的比例。