roc

机器学习系列（一）—— ROC曲线与AUC

一、ROC机器学习模型通常输出一个实值或者概率，并将其与一个阈值比较，若大于阈值，判为正例，否则判为反例。因此，阈值的设定会影响学习器的泛化性能。
CX330lxy·2022-12-04 02:59

sklearn学习07——可视化

一些常用数据集1.1、手写数据集1.2、肿瘤数据集1.3、波斯顿房价数据集二、性能可视化2.1、交叉验证绘制2.2、重要性特征绘制三、机器学习度量3.1、混淆矩阵（ConfusionMatrix）3.2、ROC
hitsugaya837·2022-12-03 20:38

Python留出法与n折交叉验证的对比，5折交叉验证和15折交叉验证的区别（循环绘制ROC曲线）

模型的检验1.用留出法（80%训练集，20%测试集）拆分数据，用训练集训练逻辑回归模型，并在测试集数据上验证模型的效果(以AUC为标准)。一个模型很重要的是其在新样本的预测能力，因此只在原数据集上回测检验模型评估其拟合能力往往是不够的，还需要评估模型的泛化能力，就是评估模型对新样本（测试集）的预测能力。这里使用留出法将数据分为训练集和测试集，将800条数据用来训练模型，并将得到的模型在200条数据
朴拙数科·2022-12-03 14:54

逻辑回归模型混淆矩阵评价与ROC曲线最佳阈值的好处（附Accuracy,TPR,FPR计算函数）

一、得到阈值在0.5和0.8下模型的混淆矩阵y_prob=result.predict(X_test)#得到概率值y_predict1=pd.DataFrame(y_prob>0.5).astype(int)#用0.5作为阈值判断y_predict2=pd.DataFrame(y_prob>0.8).astype(int)fromsklearnimportmetricsa_05=metrics.c
朴拙数科·2022-12-03 14:23

人工智能面试总结-模型评价指标

说说ROC与AUC？说说ROC曲线如何画？说说AUC的定义？说说如何计算AUC？说说AUC的两种计算方法？说说AUC优缺点？说说为什么ROC曲线对正负样本比例不敏感？说说PR曲线图
啥都生·2022-12-03 09:38

异常检测中的误差热力图画法

在视频异常检测中，对于实验结果的描述通常是有ROC曲线、PSNR曲线、真实视频帧与预测异常帧之间的误差热力图。
weixin_44323744·2022-12-03 01:52

计算机视觉——图像视觉显著性检测

目录系列文章目录零、问题描述一、图像显著性检测1.定义2.难点二、常用评价标准和计算方法1.综述2.ROS曲线详述2.1混淆矩阵2.2ROC曲线简介2.3ROC曲线绘制及其判别标准2.4ROC曲线补充三
@李忆如·2022-12-02 15:53

你想知道的特征工程，机器学习优化方法都在这了！收藏！

什么是凸优化2.3正则化项2.4常见的几种最优化方法3.机器学习评估方法3.1准确率(Accuracy)3.2精确率（Precision）3.3召回率(Recall)3.4F1值(H-mean值)3.4ROC
mantchs·2022-12-02 12:39

个人对ROC曲线坐标的理解

横坐标（假正率）就理解为“误伤率”,即我为了把更多的少数类预测出来，而把多数类判断为少数类的概率，即误伤了本属于多数类的样本。纵坐标（召回率）就理解为“捕捉率”，即我把更多的少数类捕捉到了的概率。由上图可以看出，“误伤率”当然随着阈值的变大，变化要缓慢为宜，即随着纵坐标的增加，横坐标变化越小越好；“捕捉率”则相反，即随着横坐标的增加，纵坐标越快越好。举个警察抓小偷的例子：100个人，里面好人90人
泰勒叫我去学习·2022-12-02 11:03

ESL第九章 加性模型、树和相关方法 backfitting/加性逻辑回归、成本复杂度剪枝/基尼系数/各种问题扩展/ROC、PRIM、MARS/反射对/R方、层次混合专家、缺失数据/【完全】随机缺失

目录9.1广义加性模型9.1.1拟合可加模型9.1.2例子：加性逻辑回归9.1.3总结9.2基于树的方法9.2.1背景9.2.2回归树9.2.3分类树9.2.4其他问题9.2.5垃圾邮件例子9.3耐心规则归纳法PRIM:BumpHunting9.3.1垃圾邮件例子9.4多变量自适应回归样条MARS9.4.1垃圾邮件例子9.4.2模拟数据例子9.4.3其他问题9.5层次混合专家9.6缺失数据9.7计
Trade Off·2022-12-02 10:31

最先进的图像分类算法：FixEfficientNet-L2

FixRes是FixResolution的缩写形式，它尝试为用于训练时间的RoC（分类区域）或用于测试时间的裁剪保持固定大小。EfficientNe
小白学视觉·2022-12-02 03:28

深度学习篇：常用目标检测评价指标

Accuracy），混淆矩阵（ConfusionMatrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），meanAveragePrecision(mAP)，交除并（IoU），ROC
菜鸟的追梦旅行·2022-12-02 00:14

R语言：多因素Cox回归森林图 (基于forestplot包) 森林图 cox可视化

计划是介绍一下单因素、多因素、亚组分析、其他类型森林图绘制；列线图部分介绍下基本的变量筛选方法、绘制过程、验证方法（ROC/DCA/校准图/分组比较等）、网页版列线图。
YoungLeelight·2022-12-01 15:58

matlab求曲线的面积 AUROC

曲线面积的求法：（1）任意曲线的面积求法：>>x=0:pi/100:pi;>>y=sin(x);>>trapz(x,y)ans=1.9998（2）ROC曲线的面积求法：functionauc=auc(FPR
zhanglei_edu·2022-12-01 10:27

Matlab画混淆矩阵（多分类）

在神经网络和机器学习的结果分析中，常常会用混淆矩阵和ROC曲线来分析识别/分类结果的好坏，而且论文中也经常出现这种图。
风の海·2022-11-30 13:08

逻辑回归（Logistic Regression）原理及其应用

2.缺失值处理3.划分数据集4.标准化5.预估器流程6.模型评估7.结果展示第四章分类评估算法1.分类的评估方法------精确率与召回率精确率：召回率：F1-score2.分类的评估方法------ROC
探索者up·2022-11-30 11:51

（机器学习）绘制PR曲线

机器学习：绘制PR曲线与ROC曲线1、PR曲线与ROC曲线的定义在了解两条曲线之前，先来看下如下的混淆矩阵预测结果+1-1真实结果+1TP(真正例)FN(伪反例)-1FP(伪正例)TN(真反例)在一个二分类问题中把正例正确判定为正例
深知知知知·2022-11-30 02:49

使用SPSSAU进行Roc联合诊断

如果单独使用ROC曲线进行诊断，可以分别得到各个指标对于‘低出生体重儿’的诊断预测。但是该4项指标合计在一起的时候，联合诊断效果如何，是否可以使用一个整体汇总指标来标识出‘4个指标’。
spssau·2022-11-29 14:50

DataWhale_数据分析训练营task5（第三章模型建立与评估）

文章目录第三章模型搭建和评估3.1模型搭建和评估--建模模型搭建任务一：切割训练集和测试集任务二：模型创建任务三：输出模型预测结果3.2模型搭建和评估-评估模型评估任务一：交叉验证任务二：混淆矩阵任务三：ROC
爱吃蛋炒饭的小老鼠·2022-11-29 11:47

Python 将多列数据写入 csv，并写入标题行

#1.ROC计算产生fpr,tpr,thresholdfpr,tpr,thresholds=roc_curve(label,pred)#2.指定要写入的文件名(csv无需自己创建)file_name='
要奋斗的人儿~·2022-11-29 11:09

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——线性回归与逻辑回归（看完就全懂了）

机器学习基础知识——线性回归与逻辑回归（看完就全懂了）一、问题二、人工智能全栈学习系列课程三、线性回归四、逻辑回归(logisticregression)KL距离：散度上采样和下采样模型评测准确率和召回率ROC
一拳Marx·2022-11-29 07:03

深度学习模型训练的时候，一般把epoch设置多大？深度模型中的超参数要如何调整？模型训练的诸多问题？

https://www.zhihu.com/question/2962669791机器学习模型评估混淆矩阵、ROC曲线和AUC以及PR曲线、以及用学习曲线判断过拟合https://blog.csdn.net
鱼与钰遇雨·2022-11-29 07:41

python包sklearn中模型的评价

模型的评价很多，对于多分类模型，如准确率、精准率、召回率、F1值、ROC曲线、AUC值等而回归问题应该采用其他合适的评估指标，例如最常用的MSE值、r2等。
qq_27390023·2022-11-29 01:58

从SPDK Blobstore到 Blob FS

当前BlobFS实现了对RocksDB的集成测试(对Roc
weixin_37097605·2022-11-28 22:33

sklearn.metrics中的roc_auc_score理解以及使用

importnumpyasnpfromsklearnimportmetricsimportmatplotlib.pyplotaspltlabel=np.array([1,1,-1,-1])scores=np.array([0.7,0.2,0.4,0.5])fpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve
yrk0556·2022-11-28 08:59

2.4 sklearn中的metrics.roc_auc_score评价指标

y_true,y_score,*,average='macro',sample_weight=None,max_fpr=None,multi_class='raise',labels=None)计算曲线ROC
哎呦-_-不错·2022-11-28 08:56

关于roc_auc_score直接对预测标签值的计算的理解

importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc_auc_scorey_true=np.array([0,0,1,1])y_scores=np.array([1,1,0,0])roc_auc_score
weixin_42680686·2022-11-28 08:24

python auc_python – 与roc_auc_score()和auc()不同的结果

AUC并不总是ROC曲线下的面积.曲线下面积是某个曲线下的(抽象)区域,因此它比AUROC更通用.对于不平衡类,最好找到精确回忆曲线的AUC.请参阅sklearnsourceforroc_auc_score
想写小说的轻骑兵·2022-11-28 08:53

封装Sklearn中roc_curve函数画ROC曲线并使用roc_auc_score函数计算AUC

画ROC曲线封装函数#画ROC曲线函数defplot_roc_curve(y_true,y_score):"""y_true:真实值y_score：预测概率。注意：不要传入预测label！！！"""
象牙塔小明·2022-11-28 08:23

基于sklearn.metrics.roc_auc_score的二分类AUC计算方式

二分类，sklearn包roc_curve计算曲线下面积//分割结果，单张图片AUC计算必须保证y_true（gt）是二值、整型的，y_test（out_net）是网络输出结果，float数据，表示网络将像素分为
cg_nswdg·2022-11-28 08:22

【Pytorch-从一团乱麻到入门】：4、模型效果评估指标：ROC-AUC、PR-AUC及可能遇到的问题(1)

1.ROC-AUC和PR-AUC定义AUC：随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。
李毛线的博客·2022-11-28 08:50

sklearn(一)计算auc:使用sklearn.metrics.roc_auc_score()计算二分类的auc

1.auc的计算原理从常用评价指标文章中摘出来：ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）曲线是以假正率（FPR）和真正率（TPR）为轴的曲线，ROC曲线下面的面积我们叫做
凝眸伏笔·2022-11-28 08:48

sklearn(二)计算auc:使用sklearn.metrics.roc_auc_score()计算多分类的auc

写在前面：sklearn计算auc(一):使用sklearn.metrics.roc_auc_score()计算二分类的auc1.sklearn.metrics.roc_auc_score()计算多分类
凝眸伏笔·2022-11-28 08:48

两句话搞懂metrics中roc_auc_score与auc的区别

roc_auc_score则是不需要求这两个值，直接将预测概率值和label输入到函数中便可以求得auc值，省略了求这两个值的步骤，由函数本身代求。这是我找很久的解释博客，才弄明白。希望能帮助到大家。
m0_46414890·2022-11-28 08:47

机器学习笔记3：分类

目录1.数据集准备2.评价指标2.1混淆矩阵2.2精度和召回率2.3F1分数2.4精度/召回率权衡2.5绘制ROC曲线2.6曲线下面积（AUC）3.模型对比4.多类分类器5.误差分析1.数据集准备本文采用
Ruoki~·2022-11-28 07:43

sklearn中的metrics.roc_auc_score评价指标

y_true,y_score,*,average='macro',sample_weight=None,max_fpr=None,multi_class='raise',labels=None)计算曲线ROC
Alex_81D·2022-11-28 07:43

sklearn：auc、roc_curve、roc_auc_score

sklearn：auc、roc_curve、roc_auc_scoreROC与AUC的定义与使用详解
huluhuluwa123·2022-11-28 07:12

sklearn.metrics.roc_auc_score()函数用法

sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true,y_score,*,average='macro',sample_weight=None,max_fpr=None,multi_class
嗯哼自信点·2022-11-28 07:42

手动计算ROC-AUC_fFr9w5rHXUMG7V9szVcusW

手动计算ROC-AUCROC（全称为Receiveroperatingcharacteristic，意为受试者特征曲线）是一个二维平面空间中一条曲线，而AUC则是曲线下方面积（AreaUnderCurve
生信探索·2022-11-28 07:41

支持向量机（三）二分类SVC中样本不均衡问题+SVC模型的评估指标（混淆矩阵+ROC曲线相关问题）

文章目录1二分类SVC中的样本不均衡问题：重要参数class_weight1.1SVC的参数：class_weight1.2SVC的接口fit的参数：sample_weight2SVC的模型评估指标2.1混淆矩阵confusionmatrix2.1.1模型的整体效果：准确率2.1.2捕捉少数类的艺术：Precision和Recall、F1score2.1.3判错多数类的考量：特异度与假正率2.1.
斯外戈的小白·2022-11-28 07:19

实战cox经过age和sex多因素分析 得到千个与生存相关基因cox_results然后lasso回归筛选基因得到9个基因然后计算risk_score 画roc曲线列线图森林图最优子集逐步回归

基因表达量高低分组的cox和连续变量cox回归计算的HR值差异太大?|生信菜鸟团(bio-info-trainee.com)基因表达量高低分组的cox和连续变量cox回归计算的HR值差异太大?|生信菜鸟团(bio-info-trainee.com)R语言|16.预测模型变量筛选:代码篇(qq.com)：逐步回归最优子集lasso回归step-wise#使用min的lambda重新建模：model_
YoungLeelight·2022-11-27 19:24

机器学习零散知识点整理（待更新）

机器学习零散知识点整理一、分类1、一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC2、如何利用阈值画ROC曲线
王小希ww·2022-11-27 18:18

python数据分析绘图

ROC-AUC曲线（分类模型）混淆矩阵混淆矩阵中所包含的信息Truenegative(TN)，称为真阴率，表明实际是负样本预测成负样本的样本数（预测是负样本，预测对了）Falsepositive(FP)
chj65·2022-11-27 17:40

使用OpenCV实现车道线检测

本文介绍了使用计算机视觉技术进行车道检测的过程，并引导我们完成识别车道区域、计算道路RoC
小白学视觉·2022-11-27 15:37

数据分析-分类评价-PR与ROC曲线

目录前言一、PR曲线1.引入库2.计算概率值3.计算不同阈值的precision,recall4.绘制P-R曲线二、ROC曲线1.引入库2.计算慨率3、计算不同阈值的fpr,tpr4.绘制曲线5.计算AUC
ITLiu_JH·2022-11-27 14:24

衡量二分类模型的统计指标（TN,TP,FN,FP,F1,准确,精确,召回,ROC,AUC）

文章目录-衡量二分类问题的统计指标分类结果混淆矩阵准确率精确率召回率F1评分推导过程ROC曲线、AUC-衡量二分类问题的统计指标分类结果  二分类问题，分类结果有以下四种情况：    -真阴性（TN，TrueNegative
努力推石头的西西弗斯·2022-11-27 10:15

机器学习模型评估与预测

1.2.2交叉验证法1.2.3自助法1.3性能度量1.3.1查准率，查全率，准确率1.3.2P-R曲线、平衡点和F1度量1.3.2.1P-R曲线1.3.2.2平衡点(BEP)1.3.2.3F1度量1.3.3ROC
『 venus』·2022-11-27 08:56

高光谱目标检测论文学习（3）——An Effective Evaluation Tool for Hyperspectral Target Detection: 3D ROC Analysis

在前两篇文章中，我们都提到了3D-ROC这个用来进行评估的工具，这一篇就来重点看看这个工具。如
MrBamboo2000·2022-11-27 07:38

实验四：朴素贝叶斯分类器实验报告

一、实验目的通过本次实验熟悉朴素贝叶斯分类器的实现原理了解混淆矩阵及其相关参数的意义绘制ROC曲线,直观的了解实验结果二、实验数据说明 在本次试验中我们使用了数据集wine.data和数据集说明:wine.names
是兔不是秃·2022-11-26 20:21

深度学习目标检测模型的评价标准-AP与mAP

前言一，精确率、召回率与F11.1，准确率1.2，精确率、召回率1.3，F1分数1.4，PR曲线1.4.1，如何理解P-R曲线1.5，ROC曲线与AUC面积二，AP与mAP2.1，AP与mAP指标理解2.2
qq_1041357701·2022-11-26 10:46
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