roc是用来评价分类器的曲线,那么roc space是什么意思?
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ROC space就是横轴为Specificity(FPR, 假阳性率),纵轴为sensitivity(TPR,真阳性率),$[0, 1]\times[0,1]$范围内的空间。这个空间能够包涵所以二元分类器的表现。如果分类器是概率分类器,那么这个分类器在roc space中就是一个曲线;如果分类器是标签分类器,那么这个分类器就是roc space中的一个点。
roc是用来评价分类器的曲线,那么roc space是什么意思?
ROC space就是横轴为Specificity(FPR, 假阳性率),纵轴为sensitivity(TPR,真阳性率),$[0, 1]\times[0,1]$范围内的空间。这个空间能够包涵所以二元分类器的表现。如果分类器是概率分类器,那么这个分类器在roc space中就是一个曲线;如果分类器是标签分类器,那么这个分类器就是roc space中的一个点。