目录1.读取数据并预处理2.下采样3.数据切分4.使用SVM算法5.测试6.绘制AUC-ROC曲线 本代码所使用的数据集中，标签为1的数据仅有五千多条，而标签为0的数据有二十八万条。为了使数据集中我们最关注的标签1的预测成功的概率，即1的召回率尽量更高，本代码将采用SVM算法提

参考文章：UbuntuLinux下vimplus的安装及使用安装vimplus之后乱码问题解决1、安装步骤：$gitclonehttps://github.com/chxuan/vimplus.git~/.vimplus$cd~/.vimplus$./install.sh2、./install.sh过程出现选择是否备份/home/yin-roc/.vimrc，选择Y：Find/h

深入理解ROC曲线和AUC分数：评估分类模型的黄金标准引言在机器学习领域，分类模型的性能评估至关重要。ROC曲线和AUC分数作为两个核心指标，为我们提供了一种量化模型分类能力的方法。本文将深入探讨ROC曲线和AUC分数的概念、重要性以及如何使用Python代码实现它们。一、分类模

目录一、ROC和PR曲线定义1.1ROC曲线与AUROC1.2PR曲线与AUPRC二、环境需求三、样例数据四、Seaborn绘制ROC和PR曲线4.1ROC曲线绘制和AUROC计算4.2PR曲线绘制和AUPRC计算五、参考文献一、ROC和PR曲线定义1.1ROC曲线与AUROC  ROC曲线[1],[2]（ReceiverOpera

1.分类模型介绍分类模型是机器学习的一种类型，它的任务是通过学习样本的特征来预测样本的类别。分类模型通常用于那些输出变量是分类或者离散值的任务，例如，判断一封邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件，或者预测一个患者是否患有某种疾病。在训练过程中，分类模型会从标记好的训练数据中学

目录一.模型评估综述1.1什么是模型评估1.2评估类型1.3模型泛化能力1.4过拟合与欠拟合1.4.1过拟合1.4.2欠拟合二.常见的分类模型评估方式2.1混淆矩阵2.2准确率（Accuracy）2.3精确率(Precision)2.4召回率（Recall）2.5F1-score2.6ROC曲线及AUC值2.7PR曲线三.PR曲线和ROC曲线的

    ROC曲线（受试者工作特征曲线）是一种用于可视化评估二分类模型性能的指标。特别是在不同阈值情况下模型对正类和负类的区分能力。那么“阈值”到底是个什么呢？ROC曲线中的每一个点到底是什么意思？一、ROC曲线的绘制【理论】    二分类器（模型）输出的是预测样本

目录火山图热图箱线图森林图LASSO回归可视化图（套索图）交叉验证图PCA图ROC曲线图这篇文章只介绍这些图应该怎么解读，具体怎么绘制，需要什么参数，怎么处理数据，会在下一篇文章里面给出火山图火山图横轴表示与对照组的差异倍数，纵轴表示表达水平。整个图由两条竖着的虚线

2.5如何绘制ROC曲线？前情提要：2.4ROC曲线是什么？​事实上，ROC曲线是通过不断移动分类器的“截断点”来生成曲线上的一组关键点的，通过下面的例子进一步来解释“截断点”的概念。​在二值分类问题中，模型的输出一般都是预测样本为正例的概率。假设测试集中有20个样本，表2.

全文链接：https://tecdat.cn/?p=35426原文出处：拓端数据部落公众号本文利用R语言，通过逐步逻辑回归模型帮助客户分析两个实际案例：麻醉剂用量对手术病人移动的影响以及汽车购买行为预测。通过构建模型并解释结果，我们探究了各自变量对因变量的影响程度。同时，借助ROC曲线可视化分析，评

2.7ROC曲线相比P-R曲线有什么特点？前情提要：P-R曲线详见：2.2什么是精确率（Precision）与召回率（Recall）？二者如何权衡？）2.4ROC曲线是什么？2.5如何绘制ROC曲线？2.6如何计算AUC？P-R曲线和ROC曲线同样被经常用来评估分类和排序模型。相比P-R曲线，ROC曲线有一个特点，当正负样本的

  ROC曲线就预测这个分类阈值能不能合理可靠如上图 红色虚线就是一个预测的分类值灵敏度是患糖尿病者中诊断出为糖尿病的概率（左上方）特异度是未患病人中确实未确诊的人数（右下方） 右上方的格子表示假阳性率fp（falsepositive），本身没病(j属于没病的一类)，诊断为糖尿病的概率

分类阈值->混淆矩阵在做二分类任务时，模型一般会对每个样本输出一个分值s(有时这个分值也表示样本是正例的概率)。在这个分值区间里，设置一个阈值t，就可以把在阈值之上的预测为正例，阈值之下的预测为负例。根据样本真实的标签和预测的结果，可以分为四种情况，统计四种情况的样本个数，就

Bootstrap方法是一种统计学方法，在样本数据有限的情况下，通过随机重采样的方式来估计样本统计量的分布。通过应用Bootstrap方法，我们可以通过对训练数据进行多次重采样，并在每次重采样后重新拟合模型，得到多个ROC曲线。然后，我们可以使用这些ROC曲线的结果来计算置信带，以评估模型的稳定性

两类错误率灵敏度=真阳性（决策正确的阳性）/状态阳性（真阳性+假阴性）Sn=TP/TP+FN特异度=真阴性（决策正确的阴性）/状态阴性（真阴性+假阳性）Sp=TN/TN+FP第一类错误率（假阳

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34506原文出处：拓端数据部落公众号信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险。本文使用了R语言中的逻辑回归（logistic）模型，利用国泰安数据库中的103个上市公司

本文全面探讨了ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）的重要性和应用，从其历史背景、数学基础到Python实现以及关键评价指标。文章旨在提供一个深刻而全面的视角，以帮助您更好地理解和应用ROC曲线在模型评估中的作用。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互

准确率，精准率，召回率分类问题中的混淆矩阵如下TP：预测为1，预测正确，即实际1FP：预测为1，预测错误，即实际0FN：预测为0，预测错确，即实际1TN：预测为0，预测正确即，实际0准确率accuracy准确率accuracy准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其公式如下：准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+

在进行模型构建与分析时，模型评价是非常关键的一步。合适的评价指标可以帮助我们准确地衡量模型的性能，从而进行优化和改进。然而，不同的模型和应用场景需要使用不同的评价指标。下面将分别介绍回归模型与分类模型常用的一些评价指标。一、回归模型评价指标回归模型常用的评价指标

1. TPR、FPR、Precision、Recall、Sensitivity、Specificity、F1、KS、AUC、ROC表格1.1混淆矩阵 TruePositive=TP；FalseNegative=FN，TypeIError；FalsePositive=FP，TypeIIError；TrueNegative=TN；混淆矩阵中包含四个参数。其中，TP是正例之中预测结果为正的样例，也即是预

行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。BRFSS旨在确定成年人口中的风险因素并报告新兴趋势。例如，调查对象被询问他们的饮食和每周体育活动、HIV/AIDS状况、可能的吸烟情况、免疫接种、健康状况、健康日数-与健康相关的生活质量、医疗保健获取、睡眠不足、高血压认知、胆固

ROC曲线：接受者操作特征曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve）。ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为X轴，真阳性率（TPR）定义为Y轴。从(0,0)到(1,1)的对角线将ROC空间划分为左上／右下两个区域，在这条线的以上的点代表了一个好的分类结果（胜过随机分类），而在这条线以下的点代表了差的

全文链接：http://tecdat.cn/?p=20650 原文出处：拓端数据部落公众号 视频|分类模型评估:精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现分类模型评估精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现 本文将帮助您回答以下问题：ROC曲线是什

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、