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TCGA+biomarker——决策曲线分析法（DCA）

传统的诊断试验指标如：敏感性，特异性和ROC曲线下面积仅测量预测模型的诊断准确性，未能考虑特定模型的临床效用，而DCA的优势在于它将患者或决策者的偏好整合到分析中。

Clariom·2023-12-01 13:10

算法评价指标

分类算法评价指标评估评估指标混淆矩阵(`Confusionmatrix`)：准确率(`Accuracy`):分类错误率(`Classificationerror`):召回率(`Recall`)精确率(`Precision`)ROC

撕得失败的标签·2023-12-01 12:53

rk3399-roc-pc-plus开发板升级Linux4.19内核

Linux4.19开始移植概述对于Linux4.19版本，rockchip提供了官方4.19内核，由于rk官方对于4.19内核版本有支持，但是仅限于少数rk的板子，所以要支持firefly的rk3399-roc-pc-plus

怪我不能1v9·2023-12-01 07:46

[RK-Linux] 移植Linux-5.10到RK3399（一）| 搭建系统并让系统跑起来

这个专题主要记录把RKLinux-5.10移植到ROC-RK3399-PCPro的过程。

嵌入式逍遥·2023-12-01 07:43

Python数组中赋值，浅拷贝，深拷贝的区别

name=["roc","python","kun",["cat","alpaca"],"fox"]name2=namename[2]="鲲"print(name)pr

RocyvW·2023-12-01 05:32

机器学习 | 混淆矩阵和ROC曲线

机器学习|混淆矩阵和ROC曲线混淆矩阵精准率和召回率ROC曲线混淆矩阵（1）对于二分类TP(TruePositive)：将正类预测为正类数，真实为0，预测也为0FN(FalseNegative)：将正类预测为负类数

Robin-hlt·2023-12-01 00:49

一图读懂 ROC Curve， AUC

image.png首先要明确，ROCCurve是对应二分类问题的，二分类问题是日常生活中遇到最多的分类问题。往往就是“是”，“非”问题。比如，检测是否为阳性，是否符合标准等等。ROCCurve涉及到的二分类问题的指标，可以查看一图读懂Recall,Precision,Accuracy,FScore。ROCCurveReceiveroperatingcharacteristic图中黄色，和绿色的曲线

数科每日·2023-11-30 02:55

ROC及曲线面积汇总学习

目录ROC基础生成模拟数据率的计算R语言计算测试ROCR：pROCROC绘制单个ROC两个ROCLogistic回归的ROC曲线timeROCROC基础ROC曲线的横坐标是假阳性率，纵坐标是真阳性率，需要的结果是这个率表示疾病阳性的率

hx2024·2023-11-29 03:32

机器学习中的ROC曲线理解和实战

一、什么是ROC曲线1、ROC曲线，又可以称之为接受者操作特征曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)，ROC曲线下的面积，称为AUC(AreaUnderCureve

努力的乞丐·2023-11-28 17:54

机器学习ROC曲线中的阈值thresholds

在ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）曲线中，阈值（thresholds）是一个用于分类模型的概率或分数的截断值。

温柔的行子·2023-11-28 17:51

ROC-RK3308-CC 四核64位AIOT主板

ROC-RK3308-CC是一款集多种功能为一体的AI+IOT开源主板高性价比四核处理器采用全新高性价比RK330864位四核ARMCortex-A35核心配置，主频高达1.3GHz，整合了高性能CODEC

weixin_34192993·2023-11-28 10:28

ROC曲线和PR曲线模板

importnumpyasnp#导入NumPy库，用于科学计算fromsklearn.metricsimportroc_curve,auc,precision_recall_curve#从sklearn.metrics库导入roc_curve

weixin_47552564·2023-11-28 05:14

成为AI产品经理——TPR、FPR、ROC、AUC

目录一、PR图、BEP1.PR图2.BEP二、灵敏度、特异度1.灵敏度2.特异度三、真正率、假正率1.真正率2.假正率三、ROC、AUC1.ROC2.AUC四、KS值一、PR图、BEP1.PR图二分类问题模型通常输出的是一个概率值

爱学习的时小糖·2023-11-27 15:08

ROC-RK3308-CC Buildroot上使用Docker

目前笔者在ROC-RK3308-CC上加上了docker，固件下载链接:https://

暴走的阿Sai·2023-11-27 13:01

第二十三章解析PR曲线、ROC曲线、AUC、AP(工具)

混淆矩阵ConfusionMatrix混淆矩阵定义混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值，下面我们先以二分类为例，看下矩阵表现形式，如下：预测/真实1（Postive）0（Negative）1(Postive)TP（TruePostive:真阳）FP(Fals

小酒馆燃着灯·2023-11-27 08:24

绘制ROC曲线、找截断值的两种软件操作方法

如何用SPSS和Medcalc来绘制ROC曲线，并找到截断值。假设某实验室人员选用一种新方法对同一批患者进行了诊断，患者的真实状态已知。

oncology咕噜·2023-11-26 03:48

Android系统10 RK3399 init进程启动(四) RK3399开发板运行官方镜像

配套系列教学视频链接：安卓系列教程之ROM系统开发-百问100ask说明系统：Android10.0设备：FireFlyRK3399（ROC-RK3399-PC-PLUS）前言对于拿到一块新开发板，上电将它跑起来是第一个要做的事情

旗浩QH·2023-11-25 10:06

【人工智能Ⅰ】8-回归 & 降维

【人工智能Ⅰ】8-回归&降维8-1模型评价指标分类任务准确率、精确率与召回率、F值、ROC-AUC、混淆矩阵、TPR与FPR回归任务MSE、MAE、RMSE无监督任务（聚类）兰德指数、互信息、轮廓系数回归任务的评价指标

MorleyOlsen·2023-11-23 04:46

分类模型-评估指标（2）：ROC曲线、 AUC值（ROC曲线下的面积）【只能用于二分类模型的评价】【不受类别数量不平衡的影响；不受阈值取值的影响】【AUC的计算方式：统计所有正负样本对中的正序对】

相比而言，ROC曲线则有很多优点，经常作为评估二值分类器最重要的指标之一。ROC曲线、AUC值：解决样本不均衡时评价指标的问题。

u013250861·2023-11-22 15:07

ROC曲线和AUC值

编辑：AI算法小喵1.ROC曲线ROC曲线全称为受试者工作特征曲线（ReceiverOperatingCharacteristic）。

zenRRan·2023-11-22 15:03

机器学习8：在病马数据集上进行算法比较（ROC曲线与AUC）

ROC曲线与AUC。

Blossom i·2023-11-22 15:56

二元分类中的各种评价指标

真正率（truepositiverate）4.特效度（specificity）5.假正率（falsepositiverate）6.精确率、精度（Precision）7.综合评价指标F-Measure8.ROC

Peanut_X·2023-11-21 00:32

机器学习之二分类模型评价指标

：Precision1.3.1原理1.3.2实现1.4召回率：Recall1.4.1原理1.4.2实现1.5F1-Score1.5.1原理1.5.2实现1.6PR曲线1.6.1原理1.6.1实现1.7ROC

西西先生666·2023-11-21 00:00

精确率、召回率、F1值、ROC、AUC各自的优缺点

性能度量：为了了解模型的泛化能力，需要一个指标来衡量，这就是它的意义。主要讨论与分类有关的一些指标：1.混淆矩阵：可以这么理解：s1，先看预测结果（P/N）；s2，再根据实际表现对比预测结果，给出判断结果（T/F）。TP：预测为1，预测正确，即实际为1；FP：预测为1，预测错误，即实际为0；TN：预测为0，预测正确，即实际为0；FN：预测为0，预测错误，即实际为1.2.准确率指预测正确的结果占总样

Main_阿闪·2023-11-21 00:28

二元分类模型评估方法

文章目录前言一、混淆矩阵二、准确率三、精确率&召回率四、F1分数五、ROC曲线六、AUC（曲线下面积）七、P-R曲线类别不平衡问题中如何选择PR与ROC八、Python实现代码混淆矩阵、命中率、覆盖率、

weixin_50304531·2023-11-21 00:58

2021-12-19

k近邻法分类和ROC曲线是不是有几个类就要画几个ROC曲线啊？

琅琊笑笑风·2023-11-20 18:06

大数据研发工程师面试

文章目录面试1.AUC,ROC,准确率与召回率都是怎么计算的?2.数据清洗是如何清洗的，要做哪些清洗的工作？3.什么是数据的完整性?4.数仓是怎么设计的?

ChlinRei·2023-11-20 01:43

随机森林算法（Random Forest）的二分类问题

二分类问题1.数据导入2.RF模型构建2.1调参：mtry和ntree2.2运行模型3.模型测试4.绘制混淆矩阵5.绘制ROC曲线6.参考1.数据导入library(dplyr)#数据处理使用library

Amyniez·2023-11-19 11:15

Python学习笔记9——基于iris数据集的决策树分类算法实战

目录1.数据集2.数据预处理3.构建模型4.模型测试&效果评估4.1准确率、精确率、召回率、F1值、混淆矩阵4.2学习曲线4.3ROC曲线、AUC值5.总结6.附录代码1.数据集本次采用sklearn自带的

制了个了个杖·2023-11-19 06:16

神经网络常见评价指标AUROC（AUC-ROC）、AUPR（AUC-PR）

神经网络的性能可以通过多个评价指标进行衡量，具体选择哪些指标取决于任务的性质。以下是神经网络中常见的评价指标：准确性（Accuracy）：准确性是最常见的分类任务评价指标，表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。但在某些不平衡类别的情况下，准确性可能不是一个很好的指标。精确度（Precision）：精确度是指在所有被模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。精确度关注的是模型预测为正例的准确性。

温柔的行子·2023-11-15 17:49

机器学习经典方法思想

and总结，在每个章节对应的末尾目录1绪论2模型评估和选择留出法(ps:留一法是只留一个验证)交叉验证法(k折交叉验证)(10折交叉验证)自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率P-R曲线和平衡点F1ROC

ZJH'blog·2023-11-15 17:47

ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS

1.问题描述在jupyterlab的编程环境中，我在引用scikit-learn的时候（fromsklearn.metricsimportroc_auc_score,roc_curve），报了以下的错误

房东丢的猫·2023-11-15 07:22

python实现一个简单的桌面倒计时小程序

/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-"""@author:Roc-xb"""importtkinterastkfromtkinterimportsimpledialogfromtkinterimportmessageboxcl

Roc-xb·2023-11-13 07:23

一篇文章真正讲懂模型评估指标(准确率，召回率，精确率，roc曲线，AUC值）

准确率，召回率，精确率，roc曲线，roc值等等，但是模型评估的时候用哪个指标呢，在此出一篇文章仔细说一说吧，希望大家看完能有收获！模型评估我们先从会混淆矩阵说起。

acmakb·2023-11-12 23:00

ROC 曲线详解

前言ROC曲线是一种坐标图式的分析工具，是由二战中的电子和雷达工程师发明的，发明之初是用来侦测敌军飞机、船舰，后来被应用于医学、生物学、犯罪心理学。

金戈鐡馬·2023-11-12 12:25

正负样本不均衡会带来的问题以及使用auc评估模型，focal lossfunction解决问题

auc和focalloss1.准确率无法作为评判模型好坏的标准1.1auc和mAP的区别1.2roc画图步骤以及auc的计算方法1.3为什么求roc和x轴的面积1.4auc计算2.对参数的影响主要是由正负样本数目多的一方决定

武凯的博客·2023-11-11 22:44

roc曲线spss怎么做_利用SPSS绘制诊断研究ROC曲线

ROC曲线是诊断性研究必不可少的工具。可以画ROC曲线的工具很多。而我们最常用的SPSS却不是最佳的画ROC曲线的工具，最近有粉丝问我们怎么使用SPSS画ROC曲线，小编在这里就上一个“栗子”。

weixin_39572442·2023-11-11 07:45

把多个ROC曲线画在一张图上

为了展示实验效果，ROC曲线也能更直观的展示而且美观。所以我想画出ROC曲线。下面是两个方法：1）只画一个ROC曲线，2）多个ROC曲线展示在一张图上。

wenying_44323744·2023-11-10 09:51

八、机器学习基础知识：分类性能评价指标

文章目录分类性能基本概念1、准确率1、精确率2、召回率3、F1-score4、ROC曲线5、多分类问题中的相关指标6、混淆矩阵分类性能基本概念与预测性能评价指标相类似，分类性能评价指标同样也是将模型计算得出的标签值与实际的真实标签值通过数学统计上的公式进行计算来获得它们之间的关系

七层楼的疯子·2023-11-06 17:00

蓝桥杯Web组知识点——CSS篇

因笔者更喜欢飞书云文档的笔记风格，读者可点击下方链接查看笔记（非飞书用户也可阅读）飞书云文档：蓝桥杯web组知识点——CSS篇https://uestc.feishu.cn/docx/U9LfdZD5roC8HRxd3MBcK1cZnPb

Cakndex·2023-11-04 17:55

科技金融应用：欺诈风险识别

ignore')importpandasaspdimportnumpyasnpimportlightgbmaslgbfromsklearn.metricsimportroc_auc_score,auc,roc_curve

2018_XWJ·2023-11-03 13:46

linux下构建rocketmq-dashboard多架构镜像——筑梦之路

rocketmq-dashboard只有一个版本，源码地址如下：https://dist.apache.org/repos/dist/release/rocketmq/rocketmq-dashboard/1.0.0/roc

筑梦之路·2023-11-02 19:27

openwrt RK3568_EVB移植

整体编译操作：RK3568_EVB1_DDR4_V10板子移植kernel部分的修改：config部分的修改：网口打流结果移植过程问题及解决方式openwrtSDK下载根据firefly官方提供的教程下载编译ROC-RK3568

跑不了的你·2023-11-02 13:44

数据分析师笔试题1-常见聚类算法

绘制ROC曲线，ROC曲线下面的面积就是AUC的值。

粉红狐狸_dhf·2023-11-01 11:22

精确率 , 召回率, ROC曲线, AUC 知识汇总

精确率(Precision),召回率(Recall),ROC曲线(receiveroperatingcharacteristic),AUC(AreaUnderrocCurve)准确率(accuracy)

明羊羊·2023-10-31 18:27

debian linux上usb摄像头,debian 尝试使用ov13850摄像头

device_type="v4l2-i2c-subdev";clocks=;clock-names="clk_cif_out";pinctrl-names="rockchip,camera_default","roc

185749·2023-10-31 15:59

机器学习模型的各项评价指标

Recall召回率Precision精确率F1Kappa-MCC一般情况下，我们选择AUC最大的模型ROC-AUC曲线图上图中ROC曲线和X围成的区域的面积，即为AUC值，这个图中是多分类模

wo_monic·2023-10-31 14:58

Station P2(ROC-RK3568-PC) 裸机开发3_烧写工具

www.t-firefly.com/doc/download/107.htmlAndroidTool烧写工具，即RKDevTool_Release_v2.84.zip这个页面下载的RKDevTool内带的config.cfg是针对ROC-RK3568

华锋2022·2023-10-31 01:02

(ROC-RK3568-PC) 裸机10_TEE环境

参考：ARMv8-a架构简介ARMv8-a架构简介Largememory：应用对内存的需求可能超出32-bit架构所能支持的最大内存（4G），需要寻址更大内存。Executionstate：指有AArch64和AArch32两套运行环境，分别执行64-bit和32-bit指令集。软件可以在需要的时候，切换Executionstate。Exceptionlevel：AArch64最大的改动，就是引入