roc

如何校准不平衡分类的概率

可能性为评估和比较模型提供了所需的粒度水平,特别是在诸如工具弧度曲线用于解释预测,并使用ROC等标准来比较模型性能,两者都使用概率。不幸的是,许多模型预测的概率或概率都没有校准。

背包客研究·2024-09-01 20:14

2018-07-06

Amica·2024-08-31 12:26

R语言使用timeROC包计算存在竞争风险情况下的生存资料多时间AUC值、使用cox模型、并添加协变量、可视化存在竞争风险情况下的生存资料多时间ROC曲线

R语言使用timeROC包计算存在竞争风险情况下的生存资料多时间AUC值、使用cox模型、并添加协变量、可视化存在竞争风险情况下的生存资料多时间ROC曲线目录R语言使用timeROC包计算存在竞争风险情况下的生存资料多时间

statistics.insight·2024-08-28 13:22

[sklearn] 分类指标解惑

scikit-learn.org/stable/api/sklearn.metrics.htmlweighted/macro/micro/samples的区别weighted和samplesweighted这个参数在roc_auc_score

PigeonGuan·2024-08-26 18:38

ROC-AUC 与 PR-AUC 的区别与联系

笑傲NLP江湖·2024-02-19 14:38

机器学习：ROC曲线笔记

ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）是一种用于评估二分类模型性能的图形化工具，主要用于展示在不同阈值（Threshold）下模型的真阳性率（TruePositiveRate

Ningbo_JiaYT·2024-02-14 17:16

样本不均衡/欠采样和过采样的影响

ACC会有偏差，一般选用F1和ROC曲线下面积三、不改变样本的情况下，解决方法有哪些？集成学习+阈值调整调整分类阈值，

京漂的小程序媛儿·2024-02-12 20:42

TCGA+biomarker——C-index

1）区分度：采用指标C-index和ROC曲线来评价区分度，一般文章都是二选一。

Clariom·2024-02-10 20:14

sklearn—roc_curve，roc_auc_score

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.metricsimportroc_curvefromsklearn.model_selectionimportcross_val

脑子不好真君·2024-02-09 09:12

机器学习中常用的性能度量—— ROC 和 AUC

什么是泛化能力？通常我们用泛化能力来评判一个模型的好坏，通俗的说，泛化能力是指一个机器学期算法对新样本（即模型没有见过的样本）的举一反三的能力，也就是学以致用的能力。举个例子，高三的学生在高考前大量的刷各种习题，像五年高考三年模拟、三年高考五年模拟之类的，目的就是为了在高考时拿到一个好的分数，高考的题目就是新题，一般谁也没做过，平时的刷题就是为了掌握试题的规律，能够举一反三、学以致用，这样面对新的

沉住气CD·2024-02-08 12:35

理解ROC和AUC

ROCROC的定义比方说在一个10000个人的数据集中，有100个人得了某种病症，你的任务是来预测哪些人得了这种病症。你预测出了200人得了癌症，其中：*TN，TrueNegative：没有得癌症并且你也预测对没有得癌症的有9760人*TP，TruePositive：得了癌症而且你也预测出来的病人有60人*FN，FalseNegative：得了癌症但是你没有预测出来的病人有40人*FP，False

100颗树·2024-02-07 00:04

错误：“ValueError: lnput contains NaN, infinity or a value too large for dtype(float32)” 解决办法

错误：“ValueError:lnputcontainsNaN,infinityoravaluetoolargefordtype(float32)”原因：由于输入的数组包含了NaN或无穷大的值，导致计算ROC_AUC

Romelia·2024-02-06 11:01

python计算梯形面积_sklearn计算ROC曲线下面积AUC

importnumpyasnpfromsklearnimportmetricsy=np.array([1,1,2,2])pred=np.array([0.1,0.4,0.35,0.8])fpr,tpr,thresholds=metrics.roc

weixin_39882948·2024-02-06 11:30

数据只有正类（或反类），如何画ROC曲线

数据只有正类，画ROC曲线数据只有正类（或反类），如何画ROC曲线数据只有正类（或反类），如何画ROC曲线我们在测试数据的时候，有时候会出现只有一类的数据集，如果这个时候用auc函数，则会出现：ValueError

小然⁽⁽◝( ˙ ꒳ ˙ )◜⁾⁾·2024-02-06 11:57

ROC_AUC score is not defined in that case

错误：ValueError:Onlyoneclasspresentiny_true.ROC_AUCscoreisnotdefinedinthatcase错误原因：使用sklearn.metrics中的roc_auc_score

Romelia·2024-02-06 11:57

精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线

精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，ROC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢

python收藏家·2024-02-06 11:49

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第二课

13.什么是ROC曲线和AUC？14.什么是混

普修罗双战士·2024-02-05 19:44

数字信号处理试题复盘解答（三）

zNzN−1\frac{z^N}{z^N-1}zN−1zN,ROC:|z|>1混叠效应、栅栏效应和泄露效应混叠效应（aliasingeffect）：当信号的频率超过采样率的一半(折叠频率)时，会导致混叠效应

石韫玉Syy·2024-02-04 22:40

2022-03-15

第1章：【1.4-归纳偏好】可以跳过第2章：【2.3.3-ROC与AUC】及其以后的都可以跳过1.1引言机器学习致力于研究如何通过计算手段，利用经验来改善系统的自身性能。

熊猫的笔记·2024-02-04 09:25

利用支持向量机SVM做二分类和多分类预测建模

程序可以直接可以出分类预测图，混淆矩阵图，ROC曲线图。

oKEzspzn·2024-02-01 23:37

【深度学习： C-统计量】C-统计量：定义、示例、权重和显著性

一致性统计量等于ROC曲线下的面积。c统计量(有时称为“一致性”统计量或c指数)是对逻辑回归模型中二元结果的拟合优度的度量。

jcfszxc·2024-02-01 11:32

搜索引擎（二）-- 预测评价指标

文章目录一、简介二、二元检测评估指标2.1精确率Precision&召回率Recall2.2PR曲线2.3AUC-ROC2.4平均精确率AP2.5MAP2.5综合评价指标三、连续值的评估指标3.1NDCG

黄杨峻·2024-01-31 07:08

搜索引擎评价指标及指标间的关系

目录二分类模型的评价指标准确率(Accuracy,ACC)精确率(Precision,P)——预测为正的样本召回率(Recall,R)——正样本注意事项P和R的关系——成反比F值F1值F值和F1值的关系ROC

水母哟 (￣^￣)ゞ·2024-01-31 07:03

GraphPad Prism v9.5.1.733 科研绘图软件多语言

GraphPadPrism集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体，其所具有的功能均非常实用和精炼，包括了一些特色的功能，如ROC曲线分析、Bland-Altman分析等；曲线拟合功能是GraphPadPrism8

阿成学长_Cain·2024-01-30 10:51

用R绘制二元逻辑回归的ROC曲线的教程一

我很少用R绘制回归模型的ROC，这个用spss就可以实现的蛮好，还有graphpad挺好的，用R的话受限有点多，需要自己去添加函数丰富图片信息或者更改图片的信息，有些大佬的命令复制出来，总好像不是自己心中的那个

宽嘴鱼汤·2024-01-29 14:34

【转】评估分类模型的指标：ROC/AUC

原文：【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作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要

悦光阴·2024-01-29 05:47

机器学习：ROC与AUC（Python）

"""ROC全称是“受试者工作特征”(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线。

捕捉一只Diu·2024-01-29 05:47

ROC曲线、AUC、PR曲线等

二分类模型的样本预测有四种可能性：真阳性（TP）：预测为T，实际为T；假阳性（FP）：预测为T，实际为F；（第一型错误）真阴性（TN）：预测为F，实际为F；假阴性（FN）：预测为F，实际为T。（第二型错误）引申出其他概念：真阳性率：TPR=TP/P=TP/(TP+FN)假阳性率：FPR=FP/N=FP/(FP+TN)准确率：ACC=(TP+TN)/(P+N)精确率：Precision=TP/(TP

lym94·2024-01-28 13:31

机器学习｜ROC曲线和AUC值

概念AUC（AreaUnderCurve）被定义为ROC曲线下的面积。

晓源Galois·2024-01-28 09:19

R数据分析：净重新分类(NRI)和综合判别改善（IDI）指数的理解

对于分类预测模型的表现评估我们最常见的指标就是ROC曲线，报告AUC。比如有两个模型，我们去比较下两个模型AUC的大小，进而得出两个模型表现的优劣。

公众号Codewar原创作者·2024-01-28 04:04

matlab实现ROC曲线

概述ROC曲线是机器学习中的一种评价方式，是receiveroperatingcharacteristiccurve的缩写，作用是验证训练效果的好坏。

Should·L·2024-01-27 09:01

6.PR-AUC机器学习模型性能的常用的评估指标

与ROC-AUC（接收者操作特征曲线下的面积）不同，PR-AUC关注的是精确率和召回率之间的关系，特别适用于不平衡数据集。

Algorithm_Engineer_·2024-01-25 17:09

使用sklearn严格计算AUROC和AUPRC

使用sklearn中的方法严格计算AUROC和AUPRC的值1.AUROC的计算方法：fromsklearn.metricsimportroc_curve,aucfpr,tpr,_=roc_curve(

@ZyuanZhang·2024-01-25 00:41

机器学习分类模型评价指标总结（准确率、精确率、召回率、Fmax、TPR、FPR、ROC曲线、PR曲线，AUC，AUPR）

真阳性率TPR、伪阳性率FPRF1-score=2TP/(2*TP+FP+FN)最大响应分数Fmax为F1-score的最大值（在最佳阈值的前提下）如下图：HR指标（命中率）：正确分类的样本数/样本总数ROC

cqbzcsq·2024-01-23 09:57

数据建模之o2o优惠券核销情况预测

阿斯顿820·2024-01-20 00:48

评价指标-AUC

评价指标-AUCTPTNFPFN精确率（Precision）召回率（Recall）AUCTPTNFPFN精确率（Precision）召回率（Recall）链接:准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC

大数据驱动·2024-01-19 14:42

【Maching Learning】深度学习常用评价指标（分类+回归）

）1.3精确率（Precision）1.4召回率（Recall）1.5F1{F}_{1}F1分数（F-Score，调和平均）和Fβ{F}_{β}Fβ（加权调和平均）1.6P-R曲线与AP、mAP1.7ROC-AUC

Ω snow·2024-01-17 07:11

模型的 AUC（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve）

ROC曲线是以不同的分类阈值为基础，绘制出模型的真正例率（TruePositiveRate，又称为召回率）与假正例率（FalsePositiveRate）之间的关系。

草明·2024-01-16 11:07

逻辑回归（ROC、AUC、KS）-python实现-内含训练数据-测试数据

一、逻辑回归理论：关注代码上线HypothesisFunction（假设函数）：1.0/(1+exp(-inX))CostFunction（代价函数）：通过梯度下降法，求最小值。weights(系数矩阵)=weights+alpha（固定值）*dataMatrix（特征指标）*error（真实值-预测值）二、运行效果第一组：第二组：第三组：三、python代码实现-梯度上升importmatplo

HiBJTiger·2024-01-12 22:02

python 绘制ROC曲线，计算AUC值

二分类问题中常涉及ROC曲线绘制和AUC值得计算。

Auto凉粉·2024-01-12 22:32

python如何绘制出ROC曲线

可以使用Python中的matplotlib库来绘制ROC曲线。首先需要计算每个阈值下的真正率(TruePositiveRate,TPR)和假正率(FalsePositiveRate,FPR)。

Clown爱电脑·2024-01-12 22:02

图像分类模型评估之用python绘制ROC曲线绘制

在模型训练完成后，可以通过绘制ROC曲线来评估模型的分类性能。

running鸿·2024-01-12 22:02

机器学习基于Python实现PR曲线和ROC曲线

一、引言PR曲线和ROC曲线是评估分类模型性能的重要工具。它们可以帮助我们在不同阈值下比较模型的性能，并选择最佳的阈值进行预测。

Aphasla aphasia·2024-01-12 22:00

ROC曲线及Python绘制方法

一、ROC曲线简介ROC的全名叫做ReceiverOperatingCharacteristic，中文名“受试者工作特征曲线”，其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC曲线。

JlDyWlV·2024-01-12 22:00

模型评估：ROC曲线

相比而言，ROC曲线有很多优点，经常作为评估而知分类器最重要的指标之一。下面我们来详细了解一下ROC曲线的绘制方法和特点。1.什么是ROC曲线？

一碗姜汤·2024-01-12 06:54

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记 - Ch02动态系统建模与分析

学习笔记-Ch02动态系统建模与分析1.课程介绍2.电路系统建模、基尔霍夫定律3.流体系统建模4.拉普拉斯变换（Laplace）传递函数、微分方程4.1LaplaceTransform拉式变换4.2收敛域（ROC

LiongLoure·2024-01-10 07:26

机器学习中常用的概念：ROC曲线和AUC值，到底是什么？

1.关于ROC曲线的概念ROC曲线和AUC值是评价分类监督学习性能的重要量度指标。ROC曲线又被称为“接受者操作特征曲线”“等感受性曲线”，主要用于预测准确率情况。

数据科学作家·2024-01-09 08:36

[数理知识]统计决策理论——贝叶斯决策与两类错误率

二分类问题的决策错误率2.1.2二分类问题的决策面2.2最小风险贝叶斯决策2.2.1决策风险及其计算2.2.2最小风险贝叶斯决策向最小错误率决策的转化3两类错误率3.1正确分类的指标3.2错误分类的指标3.3ROC

身披白袍·2024-01-08 09:08

机器学习之AUC、AUPRC、F1等评价指标的含义

参考博客，AUC值是ROC曲线与x轴围成的面积。

小手指动起来·2024-01-07 16:27

机器学习--ROC & AUC

参考机器学习-ROC曲线-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/347470776一文看懂ROC、AUC-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com

全是头发的羊羊羊·2024-01-06 20:23

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