机器学习-AUC-ORC-ARIMA
来源:互联网 发布:你见过最好的女孩知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 22:43
AUC(Area Under Curve)
取不同的参数值,是的TP,FN,FP,TN的分布不同的曲线图,
上述的图的参数取值位置不同,则得到TP,FN,FP,TN不同的值,然后的到TPR和FPR的点,则在图上会表示出一条线(ROC),如果AUC越大(面积越大),则表示分类器则越好;
多分类的ROC曲线:可以简化为多个二分类后:第一种就将所有的得到的值取平均值,或者得到的值再去做ROC曲线
ARIMA(自回归积分滑动平均模型)
自回归:前几个数据预测当前数据这样的预测叫做自回归;比如股票的预测:我们可以利用前几天的数据来预测今天数据;
滑动平均值:创建一个滑动窗口,将周期性的震荡磨平了:
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