roc 第7页

python评分卡之LR及混淆矩阵、ROC

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearnimportlinear_model#读取数据sports=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\RunorWalk.csv')#提取出所有自变量名称predictors=sports.columns[4:]#构建自变量矩阵X=sports.ix[:,predic

钢能锅·2023-07-15 01:00

【Python】画ROC图时显示数组维度不均衡

在用Python画ROC图时，弹出这样的错误：ValueError:settinganarrayelementwithasequence.Therequestedarrayhasaninhomogeneousshapeafter2dimensions.Thedetectedshapewas

Kan SY·2023-07-14 06:03

ROC评估曲线简单解释。

nanaminanaki·2023-06-24 09:00

机器学习中常用的模型评价指标及其应用场景

文章目录Accuracy,Recall,Precision,F-score关于Precision,Recall的选择Micro-F1&Macro-F1ROC、AUCROC的绘制过程AUC为什么要用ROC

Miha_Singh·2023-06-23 13:31

【ML】【scikit-learn】随机森林、混淆矩阵、AUC - ROC曲线

一次小作业的记录学习链接以下几个是看了后觉得很好的链接。留作记录。AnImplementationandExplanationoftheRandomForestinPythonhttps://towardsdatascience.com/an-implementation-and-explanation-of-the-random-forest-in-python-77bf308a9b76上面链接

请给我一脚·2023-06-21 19:17

关于为什么sklearn画出来的ROC曲线图是折线的问题

不要扯什么这个那个，就是不能用阈值去将概率图变成最终的分割图，那个阈值就是ROC曲线图中需要的，我们只要提供模型分割的概率图即可。

sigmoidAndRELU·2023-06-21 18:45

【Python】scikit-plot可视化模型（含源代码）

文章目录一、前言二、功能1：评估指标可视化2.1scikitplot.metrics.plot_confusion_matrix2.2scikitplot.metrics.plot_roc2.3scikitplot.metrics.plot_ks_statistic2.4scikitplot.metrics.plot_precision_recall2.5scikitplot.metrics.pl

旅途中的宽~·2023-06-18 22:14

垃圾邮件分类识别 word2vec+svm实现 Accuracy 、f1_score、 roc曲线完整代码+数据集可直接运行

项目演示：垃圾邮件分类识别基于word2vec+svm实现Accuracy、f1_score、roc曲线_哔哩哔哩_bilibili运行截图：完整代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromcollectionsimportCounterimportreimportjiebafromtqdmimporttqdmfromsklearn.metricsimportroc

qiqi_ai_·2023-06-17 07:31

精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC

首先我们来思考一个问题，如何评估一个机器学习模型效果的好坏呢？1、性能度量机器学习首先要建模，对于模型性能的好坏（即模型的泛化能力），我们必须有个评判的标准。为了了解模型的泛化能力，我们需要用某个指标来衡量，这就是性能度量的意义。有了一个指标，我们就可以对比不同模型了，从而知道哪个模型相对好，那个模型相对差，并通过这个指标来进一步调参逐步优化我们的模型。对于分类和回归两类监督学习，分别有各自的评判

rs勿忘初心·2023-06-16 12:30

rk3588 编译(使用公有源码)和烧录(sd、emmc)

rockchip-linux/u-boothttps://github.com/rockchip-linux/kernel//将分支切换到5.10再下载下载他们的压缩包，自行解压mkimage需要使用roc

xiaguangbo·2023-06-16 08:49

【模型评估】AP 和他们的兄弟们：mAP、AP50、APs、APm、APl

在学习下文之前，混淆矩阵和ROC可以先了解下：【模型评估】混淆矩阵（confusion_matrix）之TP、FP、TN、FN；敏感度、特异度、准确率、精确率【模型评估】ROC（Receiveroperatingcharacteristic

钱多多先森·2023-06-14 01:05

sklearn中的roc_auc_score(二分类或多分类)

官方API地址：sklearn.metrics.roc_auc_score—scikit-learn1.2.2documentationExamplesusingsklearn.metrics.roc_auc_score

CBAiotAigc·2023-06-12 16:33

R数据分析：生存数据预测模型的建立和评价（二）timeROC与决策曲线

Time-dependentROC当结局是一个二分类变量的时候，考虑模型性能的两个指标一个叫灵敏度和特异度，我们希望两个都大，模型在不同的cutoff点时这两个指标如何变化的图示就是ROC曲线。

公众号Codewar原创作者·2023-06-12 02:56

kmeans及模型评估指标_机器学习模型评估指标总结

二分类问题(a)混淆矩阵准确率A：预测正确个数占总数的比例精准率P：正例样本中有多少被预测正确了召回率R：预测的正例样本中有多少是正确的F1Score(精准率与召回率集成)：2P*R/(P+R)(b)ROC

三道杠林同学·2023-06-09 12:34

模型特征调优中的 Scoring 选择

通常模型用的最多的还是F1和ROC-AUC，但是在多分类下，选择roc_auc或者f1作为分类器的scoring标准就会报错，而需要使用f1_weighted比较合适。

Midorra·2023-06-07 16:55

机器学习——基本概念

以下是几个常用的评估指标：AUC（AreaUndertheROCCurve）：ROC曲线下的面积，用于评估分类模型的性能。AUC的取值范围为0.5到1，AUC越接近1，说明模型性能越好。

他不是混子QAQ·2023-06-07 11:04

鸽子的折腾日记④丨Firefly ROC-RK3328-CC 折腾记

本文在2021年11月5日首发于个人网站【鸽子的小窝】。前言近期有了个攒一台Voron2.4的想法，由于官方推荐使用Klipper固件，自然少不了一台上位机了。而因众所周知的原因，树莓派价格居高不下，囊中羞涩的我在某宝闲逛时偶然发现一家店铺以150块的超低价格售卖2GB内存版本的FireflyROC-RK3328-CC开发板，且这块板子的孔位基本与树莓派兼容，意味着只要安装上合适版本的Linux与

香脆烤乳鸽·2023-05-15 09:06

数据挖掘实践任务4

任务4：记录5个模型（逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、XGBoost）关于accuracy、precision，recall和F1-score、auc值的评分表格，并画出ROC曲线。

乌和兔·2023-04-21 05:14

分类不平衡问题

数据不平衡问题答案取决于数据平衡数据少数样本过采样多数样本欠采样合成少数类样本舍弃少数类，切换成异常检测框架算法层面调整分类权重调整决策阈值使现有算法对少数类更敏感构造一个在不平衡数据上表现更好的全新算法如何正确评估不要使用准确度（错误率）来评估分类器使用ROC

Chooully·2023-04-21 04:30

【机器学习】：理解分类模型评价指标AUC

(ReceiverOperatingCharacteristic)ROC曲线纵轴TPR(真正例率)和横轴FPR(假正例率)分别为对于二分类问题，预测模型会对每一个样本预测一个概率p。

故沉_N·2023-04-21 02:53

目标检测评价指标总结

今天我们从交并比，准确率，精度，召回率，FPR,F1-Score,PR曲线，ROC曲线，AP的值，AUC的值以及很重要的mAP指标，模型的检测速度和非极大值抑制的相关方面来学习下目标检测中的评价指标。

羋学僧·2023-04-20 23:41

机器学习常见评价指标

本文主要介绍一些常用的评价指标，包含：准确率(accuary)、精准率、召回率、F1值、PR曲线、ROC曲线、AUC等。在介绍这些评价指标之前，我们先来看一个简单的例子。

tianyunzqs·2023-04-20 09:59

预测模型的局部评价?

局部评价的指标：目前了解到的并可以实现的指标有三种，局部ROC曲线下面积：又有三种计算方式，pROC的partial.auc、双向AUC和整合pAUC。前两种有专门的R包可

预测模型的开发与应用研究·2023-04-20 03:45

晨间日记

ROCAUC代价曲线Tsukinousag1.049·字数933·阅读442021-02-0217:141.ROC(ReceiverOperationCharacteristic)我们根据学习器的预测结果对样例进行排序

Tsukinousag1·2023-04-19 13:56

数据分享|R语言决策树和随机森林分类电信公司用户流失churn数据和参数调优、ROC曲线可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26868最近我们被客户要求撰写关于电信公司用户流失的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本教程中，我们将学习覆盖决策树和随机森林。这些是可用于分类或回归的监督学习算法下面的代码将加载本教程所需的包和数据集。library(tidyverse)# 电信客户流失率数据churn % trang()chuest % tesg()#在训练数据集上创建交叉

·2023-04-18 22:40

机器学习--算法评价指标

3y_true=[0,1,0,1,0,1,0]4me.precision_score(y_true,y_pred)#求精度,查准率5me.recall_score(y_true,y_pred)#求召回率，查全率ROC

weixin_30295091·2023-04-18 19:21

ML DL面试

/77806273BAT机器学习面试1000题系列（第1~305题）source:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924AUC/ROC

洪森_6072·2023-04-18 16:02

ROC曲线原理实例分析【1】

受试者工作特征曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve，简称ROC曲线），用来描述诊断试验的内在真实程度，应用十分广泛。

weixinsuoxian·2023-04-17 13:45

pytorch进阶学习（七）：神经网络模型验证过程中混淆矩阵、召回率、精准率、ROC曲线等指标的绘制与代码

_哔哩哔哩_bilibili混淆矩阵的概念_GIS_JH的博客-CSDN博客机器学习中的混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，F1，ROC/AUC，AP/MAP_混淆矩阵准确率预测精度召回率_胤风的博客-CSDN

好喜欢吃红柚子·2023-04-16 20:55

【最全的】分类算法的性能度量指标

机器学习分类算法的评价指标有：混淆矩阵（ConfuseMatrix）、准确率（Accuracy）、错误率（ErrorRate）、精准率（Precision）和召回率（Recall）、F1Score、ROC

Yolanda Yan 9·2023-04-16 10:15

分类算法性能度量指标

常用的评估指标有：混淆矩阵(ConfuseMatrix)、准确率(Accuracy)、精准率(Precision)和召回率(Recall)、F1-Score、ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve

独影月下酌酒·2023-04-16 10:44

Python实现分类器性能度量（混淆矩阵，正确率，准确率，召回率，ROC，AUC）

1.混淆矩阵对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与分类器预测类别的组合划分为:真正例（truepositive）：将一个正例正确判断为正例假正例（falsepositive）：将一个反例错误判断为正例真反例（truenegative）：将一个反例正确判断为反例假反例（falsenegative）：将一个正例错误判断为反例令TP、FP、TN、FN分别表示对应的样例数，这四个指标构成了分类结果的混淆

小飞鱼_bigdata·2023-04-16 07:55

解决rocket客户端：maybe your broker machine memory too small

Topic:wechat_message_send_topic,BrokersSent:[PC-20090106MWGS,PC-20090106MWGS,PC-20090106MWGS]Seehttp://roc

亭台雨榭111·2023-04-16 07:43

TaskOne-20190303

TP——正类判别成正类FN——正类判别成负类FP——负类判别成正类TN——负类判别成负类准确率定义为：召回率定义为：ROC曲线TPR与FPRROCR

XIN_fc5e·2023-04-15 23:37

绘制ROC曲线及P-R曲线

绘制ROC曲线及P-R曲线描述ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）以假正率（FPR）为X轴、真正率（TPR）为y轴。

九灵猴君·2023-04-14 10:38

模型稳定性指标—PSI

之前阐述了模型本身的评价指标：混淆矩阵、F1值、KS曲线、count_table和ROC曲线AUC面积，本文介绍模型稳定性指标PSI。

阿黎逸阳·2023-04-13 05:54

Spark ML统计指标以及最优参数评估指标深入剖析-Spark商业ML实战

QQ邮箱地址：[email protected]，如有任何商业交流，可随时联系刚开始写作本文时，并没有感觉太难，后面在写特征工程方面时，发现很多指标问题，不得开始挖掘统计指标，居然发现ROC我之前理解有误

weixin_34160277·2023-04-12 20:52

人脸识别学习笔记(一):关于ROC曲线

一、roc曲线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。

今天敲代码了么·2023-04-12 11:24

【python绘图】matplotlib+seaborn+pyecharts学习过程中遇到的好看的绘图技巧（超实用！）（持续更新中！）

.二维散点图2.seaborn的jointplot绘制3.seaborn的jointplot绘制（等高线牛逼版）3.组合点阵图sns.pairplot4.叠加图AreaPlot按照功能绘制混淆矩阵绘制ROC

网瘾中心呼唤爱·2023-04-11 11:52

机器学习分类问题指标理解——准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1-Score、ROC曲线、P-R曲线、AUC面积

0.一个例子在分类(classification)问题的模型评估中，常用的评测指标有以下7个：准确率(accuracy)精确率(precision)召回率(recall)F1-ScoreROC曲线P-R曲线AUC面积下面，通过著名的鸢尾花分类的例子来具体说明。鸢尾花的特征有4个：SepalLength（花萼长度）SepalWidth（花萼宽度）PetalLength（花瓣长度）PetalWidth

MichaelLee826·2023-04-11 09:24

ios 3D引擎 SceneKit 开发(2) --贴图篇

hello,大家好，我是Roc.Tian，最近一直在研究苹果自家的3D引擎SceneKit,适当写写博客，总结一下，与大家分享一下，也希望跟大家交流，共同进步。

pzhtpf·2023-04-10 20:42

RocketMQ4.5平滑升级到4.7

4.7版本MQ解压$mkdir/workspace/apache$unziprocketmq-all-4.7.0-bin-release.zip-d/workspace/&&mv/workspace/roc

qq_38473097·2023-04-10 06:50

Python sklearn预测评估指标混淆矩阵计算示例详解

另外还有P-R曲线以及AUC/ROC，这些我都有写过相应的理论和具体理论过程：机器学习：性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制ROC和AUC曲线机器学习：性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制P

·2023-04-10 01:36

R语言：多因素Cox回归森林图 (基于forestplot包)

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

小毛竹_mxd·2023-04-09 16:31

机器学习的评价指标 PR,ROC

基础概念首先需要了解TP,TN,FP,FN的概念准确率（accuracy）精确率（precision）描述的是在所有预测出来的正例中有多少是真的正例，是评估捕获的成果中目标成果所占得比例；召回率（recall），描述的是所有正例我能发现多少，是从关注领域中召回目标类别的比例Precision和Recall指标有时候会出现的矛盾的情况，这样就需要综合考虑他们，最常见的方法就是F-MeasureF1值

chopper_bbf4·2023-04-07 07:12

【机器学习】分类模型评价指标（混淆矩阵、ROC）--学习笔记

分类模型的评价指标：交叉熵、混淆矩阵、ROC曲线交叉熵混淆矩阵（本身不是评价指标，只是一个特殊的矩阵）准确率（Accuracy）精准率（Precision）召回率（Recall）F1值（F1-score

等秃了就去学算法·2023-04-05 22:20

实例演示——linux常用命令（一）

一、命令概览1.1命令格式Roc@ubuntu:~$command[-options]parameter1parameter2...指令选项参数(1)参数(2)说明：一行指令中第一个输入的部分绝对是『指令

Roc大鹏君·2023-04-05 15:27

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