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|nodeshortdescription=<p>ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线是评估二分类模型性能的一种常用方法。它以分类器的真阳性率(True Positive Rate,TPR)为纵轴,假阳性率(False Positive Rate,FPR)为横轴,通过改变分类器的阈值来绘制曲线。</p> | |||
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{{Navplate AlgorithmNodeList}} | |||
[[Category:模型评估]] |
节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
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ROC曲线 | |
节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
节点英文名 | ROC Curve |
功能主类别 | 机器学习 |
英文缩写 | ROC |
功能亚类别 | 模型评估 |
节点类型 | 数据挖掘 |
开发语言 | R |
节点简介 | |
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线是评估二分类模型性能的一种常用方法。它以分类器的真阳性率(True Positive Rate,TPR)为纵轴,假阳性率(False Positive Rate,FPR)为横轴,通过改变分类器的阈值来绘制曲线。 | |
端口数量与逻辑控制(PC) | |
Input-入口 | 2个 |
Output-出口 | 2个 |
Loop-支持循环 | 否 |
If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
输入输出 | |
相关节点 | |
上一节点 | 基础评估节点 |
下一节点 | PR曲线 |
相关网站 |
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