关于人工智能:南瓜书第二章

2.20

$$\text{AUC}=\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m-1}(x_{i+1} – x_i)\cdot(y_i + y_{i+1})$$
[解析]:在解释$\text{AUC}$公式之前,咱们须要先弄清楚$\text{ROC}$曲线的具体绘制过程,上面咱们就举个例子,依照西瓜书图2.4下方给出的绘制办法来解说一下$\text{ROC}$曲线的具体绘制过程。假如咱们曾经训练失去一个学习器$f(s)$,当初用该学习器来对咱们的8个测试样本(4个正例,4个反例,也即$m^+=m^-=4$)进行预测,假如预测后果为:
$$(s_1,0.77,+),(s_2,0.62,-),(s_3,0.58,+),(s_4,0.47,+)$$
$$(s_5,0.47,-),(s_6,0.33,-),(s_7,0.23,+),(s_8,0.15,-)$$

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