1 研究任务一介绍1.1 研究任务实验首先对Titanic数据集进行数据分析和清理，然后分别采用Logistic Regression（逻辑回归）、Support Vector Machines（SVM,支持向量机）、Decision Tree Classifier（决策树分类器）、Random Forest Classifier（随机森林分类器）等机器学习算法预测哪些乘客在这场悲剧中幸
转载
2024-06-27 20:47:41
75阅读
# 机器学习中的ROC曲线及其应用
在机器学习和数据科学中，模型评估是非常重要的一步。而ROC曲线（接收者操作特征曲线）是一种常用的性能评估工具，特别是在二分类问题中。本文将探讨ROC曲线的定义、如何绘制它以及如何解读它。同时，结合Python代码示例进行详解，以帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是ROC曲线？
ROC曲线的全称是Receiver Operating Character
一、ROC原理介绍回到ROC上来， 百度百科对roc的解释如下：ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大
转载
2023-10-19 13:17:58
128阅读
# 如何实现机器学习中的ROC曲线
在机器学习中，ROC曲线（接收者操作特征曲线）是一种用于评估二分类模型性能的重要工具。它通过绘制真正率与假正率的关系图来帮助我们理解分类模型在不同分类阈值下的表现。本篇文章将详细讲解如何实现机器学习中的ROC曲线，包括步骤和相应的代码示例。
## 实现流程
首先，我们需要了解实现ROC曲线的一些基本步骤。下面是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-09-24 06:48:34
78阅读
ROC曲线1. 前言ROC曲线是一种广泛应用于机器学习领域的评估指标，它主要用于衡量二分类模型的性能。本篇博客将介绍ROC曲线的概念、原理、应用和与AUC值相关的知识点，并通过实例演示如何使用Python实现ROC曲线的绘制。2. 概念ROC曲线即受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic curve），最初由美国军方用于评估雷达信号检测性能。之后，在医
转载
2023-09-16 13:03:27
126阅读
ROC 曲线（接收者操作特征曲线）是一种显示分类模型在所有分类阈值下的效果的图表。该曲线绘制了以下两个参数：真正例率假正例率真正例率 (TPR) 是召回率的同义词，因此定义如下：
$$TPR = \frac{TP} {TP + FN}$$
假正例率 (FPR) 的定义如下：
$$FPR = \frac{FP} {FP + TN}$$
ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR 与 FPR。降
转载
2023-09-27 10:57:13
201阅读
机器学习 ROC 曲线的绘制
机器学习中的 ROC 曲线是一种常用的评估分类模型性能的工具，通过绘制模型的真正例率（True Positive Rate, TPR）和假正例率（False Positive Rate, FPR）的关系曲线，可以直观地了解模型的分类能力。本文将介绍 ROC 曲线的绘制方法，并提供相应的代码示例。
ROC 曲线的绘制需要使用模型预测结果的概率值，因此首先需要得到模型
原创
2023-12-27 06:04:28
195阅读
在选择诊断试验时，许多研究者会在灵敏度和特异度之间进行艰难的取舍。那么，是否可以综合考虑灵敏度和特异度的特点，根据一个指标评价诊断试验的准确性呢？Lusted于1971年提出受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，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。ROC曲线是以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度
转载
2023-11-22 21:57:53
97阅读
## 机器学习中的ROC曲线
在机器学习中，我们经常需要评估分类模型的性能。而ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线则是一种常用的评估方法，用于衡量二元分类模型的准确性。本文将介绍ROC曲线的原理和应用，并通过代码示例演示如何绘制ROC曲线。
### ROC曲线的原理
ROC曲线是通过绘制真正例率（True Positive Rate，TPR）和假正
原创
2023-10-13 07:51:09
71阅读
AI训练的数据集
原创
2023-02-25 11:24:02
161阅读
待补充... 曲线及部分应用，如有任何问题或错误欢迎各位留言~~ 一、随机选取用户营销的解释（随机线） 横轴：营销用户数（假设有1000万用户数手机号）纵轴：有响应的用户数（假设如果1000万全部发短信营销，最高会有100万人响应） 即总体响应的用户数占营销用户数的10%。 如果我们随机抽取营销用户数做短信营销时，得到结果应该接近于总体概率。即： 营销人数（万） 随机响应人数（万） 0 0
转载
2024-09-26 13:44:41
57阅读
# ROC曲线 通俗 机器学习实现教程
## 一、整体流程
下面是实现ROC曲线的通俗机器学习的整体流程表格：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 模型训练 |
| 3 | 预测概率 |
| 4 | 生成ROC曲线 |
## 二、详细步骤
### 1. 数据预处理
在这一步中，我们需要对数据进行一些处理，包括数据清洗、特征选择
原创
2024-06-30 05:26:19
26阅读
机器学习，这是一个充满冲击力的词！机器学习现在很热门！为什么不会呢？在计算机科学和软件开发领域，几乎每一个“诱人”的新发展都与面纱背后的机器学习有关。微软的 Cortana——机器学习。物体和人脸识别——机器学习和计算机视觉。高级用户体验改进计划——机器学习。不仅如此。一般来说，机器学习和数据科学无处不在。如果他进入计算机，它就像上帝一样无所不能！为什么？因为数据无处不在！所以很自然，任何拥有高于
由于机器学习是一个交互式过程，因此训练数据适用于用例并对其进行适当标记至关重要。整理的数据必须与模型试图解决的问题相关。例如，如果计算机视觉模型尝试识别自行车，则数据必须包含自行车的图像，最好包含各种类型的自行车。数据的清洁度也会影响模型的性能。如果使用损坏或损坏的数据或具有重复图像的数据集进行训练，该模型将做出错误的
原创
2024-04-30 10:48:50
1953阅读
以下是可供公众免费使用的数据集列表：以上的数据集是可以下载的，这些数据一般是用来学习，比赛，在实际的工作中一般是用不到的，需要使用爬虫技术去爬虫，整理。
原创
2022-06-09 01:24:13
211阅读
计算得到TPR
原创
2023-01-15 06:54:47
438阅读
关于ROC和AUC计算的链接可以供参考https://www.jianshu.com/p/11be7ff89d8f1. 引言ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC（Area Under Curve）常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。相比准确率、召回率、F-score这样的评价指标，ROC曲线有这样一个很好的特性
目录：(1)ROC曲线的由来(2)什么是ROC曲线(3)ROC曲线的意义(4)AUC面积的由来(5)什么是AUC面积(6)AUC面积的意义(7)讨论：在多分类问题下能不能使用ROC曲线一、ROC曲线的由来很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测，然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较，若大于阈值则分为正类，否则为反类。例如，神经网络在一般情形下是对每个测试样本预测出一个[0.0，1.0]之间的
转载
2024-02-16 12:38:00
129阅读
关于ROC曲线的绘制过程，通过以下举例进行说明假设有6次展示记录，有两次被点击了，得到一个展示序列（1:1,2:0,3:1,4:0,5:0,6:0），前面的表示序号，后面的表示点击（1）或没有点击（0）。然后在这6次展示的时候都通过model算出了点击的概率序列。下面看三种情况。1 曲线绘制1.1 如果概率的序列是（1:0.9,2:0.7,3:0.8,4:0.6,5:0.5,6:0.4）。与原来的
转载
2023-12-27 17:31:38
79阅读
训练-测试拆分是机器学习中的一种技术，其中数据集分为两个子集：训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集用于评
原创
2024-04-30 10:36:40
363阅读
