ROC REMODELING CONSTRUCTIONBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	ROC REMODELING & CONSTRUCTION
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Company Address:	2445 NE 3rd Loop,CAMAS,WA,USA
ZIP Code: Postal Code:	98607
Telephone Number:	3605216305;3608342838 (+1-360-521-6305;3608342838)
Fax Number:	3608344449 (+1-360-834-4449)
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USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	152130
USA SIC Description:	Construction
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Company Directories & Business Directories

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DANA LOGAN REALTY INC.
USA FIBER NETWORKS
WILLIAM MACRAE-SMITH

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RECRUITERS NETWORK
LJ GEHMAN
CRYSTAL RECORDS

Company News:

roc曲线？ - 知乎
ROC曲线全称Receiver Operating Characteristic Curve（受试者特征曲线）。 ROC曲线由灵敏度为纵轴，（1-特异度）为横轴绘制而成。通过绘制ROC曲线可以让读者直观地看到某指标各取值对结局指标的诊断或预测能力。其中名词解释：灵敏度 (sensitivity)，即敏感度，是指筛检方法能将实际有病的人正确地判定
ROC是什么？ - 知乎
ROC AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念弄混。
为什么奥运会上中国的简称是CHN，而不写PRC？是为了按字母表排序更靠前吗？ - 知乎
China泛指整个中国，而PRC的性质更像是秦汉唐元明这种朝代名。简而言之我们都是中国人，与古代中国人或者未来的中国不同的是，我们恰巧活在PRC这个朝代，当然国民党认为自己活在 ROC 朝代，至于民进党它卖祖求荣连China都不想要了，直接自称 Taiwan。
精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？ - 知乎
前面各位大神总结的都非常的好，也说一下自己的总结和理解。东哥起飞：【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC AUC ROC AUC 作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。
一文讲透ROC曲线和AUC值的概念 - 知乎
ROC曲线下方的区域面积又被称为AUC值，是ROC曲线的数字摘要，取值范围一般为0 5~1。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰地说明哪个模型的效果更好，而作为一个数值，对应AUC值更大的模型预测效果更好。
通过一个例子来绘制一条ROC曲线？ - 知乎
通过一个例子来绘制一条ROC曲线？ ROC曲线的含义已经理解，但是不会画对于ROC曲线的形成还是比较模糊，求好心人举个栗子，简单的，比如说有1000个样本类别标记为正或负通过一个二… 显示全部关注者 38 被浏览
我想请教一下ROC曲线cut-off值如何确定？谢谢 - 知乎
ROC曲线直观展示假阳性率（1-特异度）与真阳性率（敏感度）之间的关系情况。可以明显的看出，text1的AUC值（ROC曲线下面积）明显大于text2的面积，说明text1的预测准确率明显高于text2的预测准确率。
精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？
F1 上面我们介绍了精确度和召回率两个概念，但在实际建模过程中，这两个指标往往是此消彼长的，所以想要找到二者之间的一个平衡点，我们就需要一个新的指标： F1分数。F1分数同时考虑了查准率和查全率，让二者同时达到最高，取一个平衡。
如何评价一汽大众首款 SUV 车型 T-ROC 探歌 - 知乎
T-ROC的整体外形方方正正的，而各处特征都是向外鼓胀的势态，所以显得整体非常饱满，有种小坦克的感觉。侧面线条用前轮轮包——腰线——后轮轮包这三处特征形成从头灯到尾灯的视觉连贯。国内T-ROC最大18寸的轮毂对于这个尺寸的SUV来说已经可以说是巨大了。
roc曲线太直？这是因为什么啊? - 知乎
#ROC曲线为什么是一条折线 #ROC曲线为什么不是曲线今天论文的外审专家也问了这个问题，我才注意到，因此答一下。如果你也使用的是sklearn metrics的roc_curve，做的是二分类预测，那么原因可能来自于错误的使用命令： fpr, tpr, threshold = roc_curve (y, prob) #计算真正率和假正率 roc_curve的两个参数是 (y_ture,y