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点击率模型AUC-创新互联

一 背景 

     首先举个例子:

站在用户的角度思考问题,与客户深入沟通,找到绵阳网站设计与绵阳网站推广的解决方案,凭借多年的经验,让设计与互联网技术结合,创造个性化、用户体验好的作品,建站类型包括:成都做网站、成都网站设计、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、主机域名网站空间、企业邮箱。业务覆盖绵阳地区。

                        正样本(90)                      负样本(10)

模型1预测       正(90)                               正(10)

模型2预测       正(70)负(20)               正(5)负(5)

结论:

      模型1准确率90%;

      模型2 准确率75%

      考虑对正负样本对预测能力,显然模型2要比模型1好,但对于这种正负样本分布不平衡对数据,准确率不能衡量分类器对好坏了,所以需要指标auc解决倾斜样本的评价问题。

二分类混淆矩阵

预测\实际      1            0

1                   TP         FP

0                   FN          TN

      TPR=TP/P=TP/TP+FN  直观1中猜对多少

      FPR=FP/N=FP/FP+TN 直观0中猜错多少

      Auc对横纵坐标分别为FPR和TPR,相对于y=x这条直线靠近左上角对分类器性能更好,所以模型2更优。

                           TPR                           FPR

模型1                90/90=1                  10/10=1

模型2                70/90=0.78               5/10=0.5

模型1和2的auc点位分别如下图所示,显然模型1更优:

 点击率模型AUC

二 研究现状

      AUC直观概念,任意取一对正负样本,正样本score大于负样本对概率。

      计算方法:正样本和负样本pair对,auc=预估正样本score大于负样本score的pair对数/总的pair对数。

      E.g. 分别计算模型1和2对auc?

四个样本label为y1=+1, y2=+1, y3=-1, y4=-1

模型1的预测为 y1=0.9, y2=0.5, y3=0.2, y4=0.6

模型2的预测为 y1=0.1, y2=0.9, y3=0.8, y4=0.2

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网站题目:点击率模型AUC-创新互联
转载源于:http://cdkjz.cn/article/gheep.html
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