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金融风控数据挖掘-Task1

金融风控数据挖掘-Task1一、学习知识点概要二、学习内容1.分类及分类算法2.预测指标-AUC2.1混淆矩阵2.2四个概念2.3TPR与FPR2.4ROC与AUC2.5Accuracy2.6Precision

Captainphiora·2021-04-22 20:59

阿里云天池金融风控训练营数据挖掘-Task1 学习笔记

目录学习知识点概要学习内容1数据概况2分类算法中常见的评估指标召回率（查全率）P-R曲线ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）曲线本学习笔记为阿里云天池龙珠计划金融风控训练营的学习内容

kkifr·2021-04-22 18:48

机器学习基础：AUC

AUC简介AUC是AreaUnderCurve的首字母缩写，这里的Curve指的就是ROC曲线，AUC就是ROC曲线下面的面积（下面会介绍）AUC是模型评价指标，只能评价二分类模型，其他的二分类模型指标有

AndyJee_0404·2021-04-21 14:15

AUC/ROC：面试中80%都会问的知识点

本文分享自华为云社区《技术干货|解决面试中80%问题，基于MindSpore实现AUC/ROC》，原文作者：李嘉琪。

华为云·2021-04-21 11:41

二：评价模型的好坏（20191111-17)

0x00评价模型的好坏1.数据拆分：训练数据集&测试数据集2.评价分类结果：精准度、混淆矩阵、精准率、召回率、F1Score、ROC曲线等3.评价回归结果：MSE、RMSE、MAE、RSquared0x01

s0k0y·2021-04-20 12:32

类模型的评价指标--混淆矩阵，ROC，AUC，KS，GINI，Lift，Gain, PSI 总结

1.混淆矩阵---确定截断点后，评价学习器性能假设训练之初以及预测后，一个样本是正例还是反例是已经确定的，这个时候，样本应该有两个类别值，一个是真实的0/1，一个是预测的0/1TP（实际为正预测为正），FP（实际为负但预测为正），TN（实际为负预测为负），FN（实际为正但预测为负）通过混淆矩阵我们可以给出各指标的值：查全率（召回率，recall，TPR）：样本中的正例有多少被预测准确了，衡量的是查

ghostdogss·2021-04-19 17:08

ROC曲线与AUC值

ROC曲线（接受者操作特性曲线，receiveroperatingch

PingBryant·2021-04-19 16:13

机器学习[1.1] - Mann-Whitney U Test与ROC、AUC

在了解U统计量与AUC之间的关系前，先复习一下Mann-WhitneyUTest首先放上AUC在统计上的意义：随机选取一个正例和一个负例，分类器给正例的打分大于分类器给负例的打分的概率1.Mann-WhitneyUTestMann-WhitneyUTest常常用来判断两个群体间的分布是否相同。在统计学上，该检验的nullhypothesis与alternativehypothesis为：1.1例子

屹然1ran·2021-04-19 16:55

AUC是什么？AUC的的意义是什么？AUC的判断分类器优劣标准是什么？AUC如何计算？

metrics.roc_auc_scoremetrics.roc_curveAUC就是曲线下面积，在比较不同的分类模型时，可以将每个模型的ROC曲线都画出来，比较曲线下面积做为模型优劣的指标。

Data+Science+Insight·2021-04-19 10:24

择时策略 —— 基于扩散指标的沪深300指数择时

参考资料中尝试了sma、ema、roc、kdj、rsi等常用指标，也对指标的参数敏感性作了探索。

domodo2020·2021-04-18 08:28

TCGA数据差异分析后生存分析（批量单因素cox回归/Lasso筛选，多因素cox建模，时间依赖ROC曲线及KM plot可视化）

测序上游分析系列：mRNA-seq转录组二代测序从rawreads到表达矩阵：上中游分析pipelinemiRNA-seq小RNA高通量测序pipeline：从rawreads，鉴定已知miRNA-预测新miRNA，到表达矩阵【一】miRNA-seq小RNA高通量测序pipeline：从rawreads，鉴定已知miRNA-预测新miRNA，到表达矩阵【二】其他文章系列：ggplot2作图篇：（1

ZZZZZZ_XX·2021-04-18 06:57

用R语言绘制ROC曲线的实例讲解

1roc曲线的意义ROC曲线就是用来判断诊断的正确性，最理想的就是曲线下的面积为1，比较理想的状态就是曲线下的面积在0.8-0.9之间，0.5的话对实验结果没有什么影响。

·2021-04-17 20:28

R语言利用caret包比较ROC曲线的操作

说明我们之前探讨了多种算法，每种算法都有优缺点，因而当我们针对具体问题去判断选择那种算法时，必须对不同的预测模型进行重做评估。为了简化这个过程，我们使用caret包来生成并比较不同的模型与性能。操作加载对应的包与将训练控制算法设置为10折交叉验证，重复次数为3：library(ROCR)library(e1071)library("pROC")library(caret)library("pROC

·2021-04-17 15:46

针对不平衡数据的模型评价-auc、roc、ks

AUC值：AUC是一个基于ROC图的面积。一般是一个上凸形状。面积越接近1，则说明模型判别效果越好。如下图：其横坐标是FPR-假正率。其纵坐标是TPR-真正率。

神评论·2021-04-12 23:59

【集成学习】Blending和Stacking

目录1.Blending2.Stacking2.1简单堆叠三层CV分类2.2使用概率作为元特征2.3堆叠5折CV分类与网格搜索(结合网格搜索调参优化)2.4在不同特征子集上运行的分类器的堆叠2.5ROC

一一张xi·2021-04-12 22:48

Graphpad 9绘图教程！强势来袭，再添新功能！

GraphPadPrism是一款集生物统计、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。

WOSCI沃斯编辑·2021-04-12 18:24

算法岗实习面试经历（机器学习/强化学习岗实习生）

(4)介绍一下ROC曲线，介绍一下AUC。为什么AUC越大代表模型越优？(5)常见的损失函数有哪

条件反射104·2021-04-02 22:10

利用ROC曲线寻找最佳cutoff值（连续型变量组成的riskscore）

我们在看临床模型类文献的时候，虽然常看到用X-tile寻找变量的最佳cutoff值，但是有时候也会看到有的文章是用ROC曲线来寻找最佳cutoff值的，下面我们一探究竟吧，注本期所用的连续型变量为riskscore

liangxiaocom·2021-03-24 03:26

机器学习入门（十）：回归与聚类算法——逻辑回归与二分类

损失函数：对数似然函数整体逻辑回归流程：API：分类评估指标精确率和召回率的计算：当样本分类不均衡时，99个否，1个是，使用精确率和召回率就不好用了：就要引入ROC曲线和AUC指标API模型的保存

【变强大】·2021-03-21 19:33

R语言逻辑回归、ROC曲线与十折交叉验证详解

自己整理编写的逻辑回归模板，作为学习笔记记录分享。数据集用的是14个自变量Xi，一个因变量Y的australian数据集。1.测试集和训练集3、7分组australian0.5的返回1，其余返回0predict=ifelse(predict.>0.5,1,0)#数据中加入预测值一列aus_test$predict=predict#导出结果为csv格式#write.csv(aus_test,"aus

·2021-03-12 02:02

ROC曲线与PR曲线对比

1.ROC曲线TPR=TPP=TPTP+FNTPR=\frac{TP}{P}=\frac{TP}{TP+FN}TPR=PTP=TP+FNTPFPR=FPN=FPFP+TNFPR=\frac{FP}{N}

bitcarmanlee·2021-03-11 11:13

机器学习模型评估中的精确率、召回率、F1、ROC、AUC

1混淆矩阵准确率对于分类器的性能分析来说，并不是一个很好地衡量指标，因为如果数据集不平衡（每一类的数据样本数量相差太大），很可能会出现误导性的结果。例如，如果在一个数据集中有95只猫，但是只有5条狗，那么某些分类器很可能偏向于将所有的样本预测成猫。整体准确率为95%，但是实际上该分类器对猫的识别率是100%，而对狗的识别率是0%。所以我们先引入一个概念，混淆矩阵参考文档，我们直接看一个例子。1.2

Spareribs·2021-03-10 21:26

详解R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化

人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间依赖性ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。

·2021-03-10 19:56

R语言中生存分析模型的时间依赖性ROC曲线可视化

p=20650人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间依赖性ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。

·2021-03-09 22:33

【科研分享】推荐算法指标总结（ACC，Precision，Recall，F1，FPR，TPR，ROC，AUC，MAP，MRR，HR，NDCG...）

JinyuZ1996·2021-03-08 22:03

数据分析中的常用数学模型实战教程笔记（上）

文章目录一元线性回归一元线性回归代码多元线性回归模型多元线性回归代码自定义哑变量模型检验之F检验模型检验之T检验线性回归模型的短板岭回归模型交叉验证Lasso回归Logistich回归模型模型评估---混淆矩阵模型评估---ROC

布是刺猬·2021-03-07 18:39

俄罗斯运动员将使用本国奥委会会旗参加奥运会

当地时间2021年2月19日，国际奥委会发布声明，作为世界反兴奋剂机构（WADA）制裁的一部分，俄罗斯运动员将在今年的东京奥运会上以ROC的简称参与比赛。

波浪蛋·2021-02-20 08:54

多分类决策树 r语言_R语言 | 多分类建模+ROC曲线绘制

之前提到过R语言分类模型构建，以及R语言绘制ROC曲线的方法。然后在后台收到小伙伴的留言：我才意识到，确实是我之前考虑的不周到，只考虑到视频时长的原因，所以拆成两部分来讲解。

假装在东京·2021-01-31 06:08

三分钟带你学会计算目标检测中的mAP

关于AP曲线的详细讲解，请参考我的博客：三分钟带你理解ROC曲线和PR曲线。2.代码

CV-deeplearning·2021-01-29 10:41

分类算法如何绘制roc曲线_如何画roc曲线？为什么使用Roc和Auc评价分类器?

一、roc曲线1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperatingcharacteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。

Aitsuko·2021-01-14 12:37

auc到多少有意义_机器学习必刷题-基础概念篇(1)：为什么用AUC做评价指标？

AUC与ROC？AUC的实际含义及计算方法？为什么要用AUC？1.为什么不用准确率(accuracy)?在二分类中，如果正反例分布不平衡，而

用户7430698457·2021-01-13 14:50

手把手教你使用R语言制作临床决策曲线

DCA(DecisionCurveAnalysis)临床决策曲线是一种用于评价诊断模型诊断准确性的方法，在2006年由AndrewVickers博士创建，我们通常判断一个疾病喜欢使用ROC曲线的AUC值来判定模型的准确性

天桥下的卖艺者·2021-01-11 09:13

rocketmq源码解析-namesrv与broker

roc

pursuing_tech·2021-01-08 22:52

回归模型的score得分为负_如何评价模型的好坏？

学习目标：数据拆分：训练数据集&测试数据集评价分类结果：精准度、混淆矩阵、精准率、召回率、F1Score、ROC曲线，AUC值等评价回归结果：MSE、RMSE、MAE、RSquared，调整RSquaredOX00

解说柯基mkq·2021-01-07 05:54

初识微积分一

fromIPython.core.interactiveshellimportInteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity="last_expr"importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt变化率对于函数y=f(x){y=f(x)}y=f(x)定义变化率为：roc

playwrighter·2021-01-06 15:32

R语言:逻辑回归ROC曲线对角线分析过程及结果

之前我们讨论了使用ROC曲线来描述分类器的优势，有人说它描述了“随机猜测类别的策略”，让我们回到ROC曲线来说明。

拓端研究室·2021-01-06 14:56

R语言ROC曲线评价分类器的好坏

p=18944本文将使用一个小数据说明ROC曲线，其中n=10个观测值，两个连续变量x_1和x_2，以及二元变量y∈{0,1}。

拓端研究室·2021-01-04 11:49

sklearn 绘制roc曲线_模型评价——准确率、精确率与召回率与F值、宏平均与微平均、ROC曲线与AUC值...

在上一篇文章中（baiziyu：模型评价——训练误差与测试误差、过拟合与欠拟合、混淆矩阵）主要介绍了模型评价涉及的基本概念，本节给出一些常用的评价指标。这些指标大致可以分为三类，第一大类是普通的准确率评价指标，它给出了模型在验证集或测试集上的一个大致准确性，在sklearn中可以通过调用模型实例的score方法获得。第二大类是精确率与召回率以及宏平均与微平均。这部分指标在一般的论文实验部分都会使用

weixin_39644713·2021-01-03 19:34

基于AIC评价指标的逐步回归——Python语言实现

对于预测类的统计模型来说，常见的指标有赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）、R方、ROC曲线下方的面积大小（AUC）等指标。

yanleiZh·2020-12-31 19:55

python roc计算_【手把手教你】动量指标的Python量化回测

01引言本文延续“手把手教你使用Python的TA-Lib”系列，以资金流量指标(MFI)为例，使用Python编写简单的回测框架，着重介绍动量指标(MomentumIndicators)及其运用。前面推文【手把手教你】股市技术分析利器之TA-Lib(一)主要探讨了重叠指标的相关原理与Python实现，【手把手教你】股市技术分析利器之TA-Lib(二)着重介绍TA-Lib中强大的数学运算、数学变换

维小维生素·2020-12-31 05:11

基于AIC评价指标的向后回归法——Python语言实现

对于预测类的统计模型来说，常见的指标有赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）、R方、ROC曲线下方的面积大小（AUC）等指标。

yanleiZh·2020-12-27 22:19

老白干的战略骑墙与江小白的场景缺失

衡水老白干做高端，需要的是一个让人们认可其是高端酒的roc

品味儿童甜·2020-12-25 23:24

Stormzudi·2020-12-22 21:34

python与机器学习（三）——真正（负）率 / 假正（负）例 / ROC / AUC

的精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值(F1-score)3.分别计算精确率、召回率、F1-score的宏平均(MacroAverage)并且计算准确率(Accuracy)4.绘制ROC

zhaociTang·2020-11-30 17:59

人工智能-机器学习：模型调优【交叉验证、网格搜索(可并行计算)、启发式搜索(随机搜索,遗传算法,贝叶斯优化)】、模型评估【准确率、精确率、召回率、F1-Measure、ROC/AUC】、AIC、BIC

人工智能-机器学习：模型调优【交叉验证、网格搜索（可并行计算）、启发式搜索（随机搜索,遗传算法,贝叶斯优化）】、模型评估【准确率、精确率、召回率、F1-Measure、ROC/AUC】、AIC、BIC一

忍者の乱太郎·2020-11-20 22:09

机器学习模型评估指标汇总

主要以两大类：分类与回归一、分类问题混淆矩阵混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。

皓轩-·2020-11-20 15:17

python画图局部放大图代码

#不同模型的ROC曲线lable_names=["逻辑回归","SVM","神经网络","随机森林","决策树"]#模型名称colors=["r","b","g","m","k",]#不同曲线颜色linestyles

Caiqiudan·2020-11-13 18:13

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和估计车道中心距离的步骤。

Hong_Youth·2020-11-10 16:57

行为目标检测ROC、AUC及相关参数是什么含义？

行为目标检测ROC、AUC及相关参数是什么含义？

一语呢喃·2020-11-09 08:12

ROC-AUC图形绘制

AUC举例数据y=[1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0]prob=[0.42,0.73,0.55,0.37,0.57,0.70,0.25,0.23,0.46,0.62,0.76,0.46,0.55,0.56,0.56,0.38,0.37,0.73,0.77,0.21,0.39]导包importnumpyasnp#线性插值fromscipyimport

love1005lin·2020-11-03 20:39

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