（roc曲线的auc多少有意义……？）：AUC单位是什么？？。

大家好,今天小编来为大家解答以下的问题
，关于roc曲线大于多少有意义，AUC单位是什么？这个很多人还不知道 ，以上提供3重点现在让我每日们一起来看看吧！

1. AUC单位是什么？
2. bp神经 *** 的mse曲线是什么意思？
3. 什么是ROC指标？

AUC单位是什么？

AUC(mg/ml.min)

AUC,为ROC曲线下与坐标轴围成的面积
，显然这个面积的数值不会大于1 。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间
。

bp神经 *** 的mse曲线是什么意思？

BP神经 *** 的MSE曲线指的是均方误差（Mean Squared Error）曲线。在神经 *** 中 ，均方误差是衡量模型预测精度的一个常用指标 。

MSE曲线显示了神经 *** 训练过程中每一轮迭代的均方误差值随时间的变化情况
。通常情况下
，当训练次数增加时，均方误差会逐渐降低 ，表示神经 *** 对训练数据的拟合效果更好。当均方误差达到一个可接受的范围时
，可以停止训练并使用该模型进行预测 。

需要注意的是，MSE曲线只是衡量训练数据拟合效果的一个指标 ，并不能完全反映出模型的真实性能
。为了更好地评估模型的泛化能力
，需要使用其他指标来进一步验证模型的性能，例如交叉验证
、ROC曲线、AUC等。

bp神经 *** 的mse曲线这个意思是你好 。很高兴为你解答
。表示 *** 训练预测时 ，用了简单的回归分析，一部分数据用来训练的情况
，一部分数据用来确认训练情况，剩下的数据用来测试 ，以及最后整体状况。

什么是ROC指标？

ROC指标
，即受试者操作特性曲线（Receiver Operating Characteristic curve，简称ROC曲线） ，是一种常用的二分类模型评估指标 。ROC曲线是以假正例率（False Positive Rate, FPR）为横坐标
，真正例率（True Positive Rate, TPR）为纵坐标所构成的曲线。
在机器学习中，二分类问题可以通过设定一个阈值将样本分为正例和负例
。而ROC曲线能够展示在不同阈值下 ，模型在正例和负例之间的权衡。其中
，真正例率（TPR）也被称为灵敏度（Sensitivity）或召回率（Recall），代表模型正确分类为正例的样本占所有正例样本的比例；假正例率（FPR）代表模型错误将负例样本分类为正例的样本占所有负例样本的比例 。
ROC曲线的评估指标主要有两个：一是曲线下面积（Area Under Curve, AUC） ，通常被用来评估分类模型的性能
，数值越大表示模型的性能越好；二是在选择一个阈值的情况下，根据ROC曲线计算的TPR和FPR可以帮助我们衡量模型在灵敏度与特异性之间的平衡
。
通过绘制ROC曲线 ，我们可以直观地观察到模型在正例和负例之间的权衡情况，帮助我们选择更佳的分类阈值
，从而提高模型的分类性能。

roc指标是变动速率指标，它具有超买超卖的特性 ，你可以将其看成是rsi和kdj的补充指标 。

在市场中
，投资者只要看到达到超买线一（参数值5～10）的个股，就要跑；达到超买线二（参数值12～17）的个股 ，就应该相应地进行波段的高抛低吸
。

roc是股票中的变动率指标
，以某天收盘价和以前某天收盘价做对比，运用价格移动比较来测量价位动量 ，达到事先探测股价买卖供需力量的强弱
，roc指标包括日roc 、周roc
、月roc、和年roc。

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