1.kNN简介kNN(k-NearestNeighbor)，也就是k最近邻算法。顾名思义，所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思。也就是在数据集中，认为每个样本可以用离他最距离近的k个邻居来代表。2.kNN算法流程通过理解算法思想，可以将其简化为“找邻居+投票”。K近邻法使用的模型，实际上是特征空间的划分。模型由三个基本要素决定：距离度量k值分类决策规则 其中两个实例点之间的距离反映了相似程度。一
绘制ROC曲线通过Logistic回归进行分类加载样本数据。load fisheriris通过使用与versicolor和virginica物种相对应的度量来定义二元分类问题。pred = meas(51:end,1:2);定义二进制响应变量。resp = (1:100)'>50; % Versicolor = 0, virginica = 1拟合逻辑回归模型。mdl = fitglm(pr
KNN(K-Nearest-Neighbour) Classifiers, 即K-近邻算法，是一种懒惰机器学习算法(lazy learning)。简而言之，它在拿到训练集数据时并不急着去建模，而是在拿到测试集数据后，再到训练集数据中去寻找该测试样本最近的“邻居”，即距离最近的K个训练样本，依照训练样本数据的所属类别，加权或不加权地得出测试数据的类别。那么应该选择多少个邻居呢，即K取值是多还是少好呢
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2023-10-15 09:04:55
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kNN分类算法及案例1、K-近邻算法概述2、示例：使用K-近邻算法改进约会网站的配对效果2.1准备数据：从文本中解析数据2.2分析数据：使用Matplotlib创建散点图2.3准备数据：归一化数值2.4测试算法：作为完整程序验证分类器2.5使用算法：构建完整可用系统 一 1、K-近邻算法概述邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单
受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接
原创
2021-08-04 11:49:10
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ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(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
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）。与原来的序列一起，得到序列（从概率从高到低排）1100000.90.80.70.60.50.4绘制的步骤是：1）把概率序列从高到低排序，得到顺序（1:0.9,3:0.8,2:0.7,4:0.6,5:0.5,6:0.4）；2）从概率最大开始取一个点作为正类，取到点1，计算得到TPR=0.5
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2023-06-16 18:49:50
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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
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2023-09-16 13:03:27
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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
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2023-09-27 10:57:13
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K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。为何要找邻居？打个比方来说，假设你来到一个陌生的村庄，现在你要找到与你有着相似特征的人群融入他们，所谓入伙。 用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入
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2023-10-16 22:55:49
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ROC 曲线与 PR 曲线ROC 曲线和 PR 曲线是评估机器学习算法性能的两条重要曲线，两者概念比较容易混淆，但是两者的使用场景是不同的。本文主要讲述两种曲线的含义以及应用的场景。定义ROC 曲线和 PR 曲线都是用在二分类中，且涉及到下图的几个概念上面四个指标用大白话解释如下Recall：查全率，正样本中被预测出来是正的比例(越大越好)Precision：查准率，预测的正样本中被正确预测的比例
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2023-07-28 21:26:49
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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
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2023-10-19 13:17:58
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一、ROC曲线ROC曲线（Receiver Operating Characteristic），是一个二维的曲线图，横坐标是FPR（即实际为负例样本，被错误判断为正例的比率），纵坐标TPR（即实际为正例样本，被正确判断为正例的比率）。ROC是怎么画出来的？遍历所有的概率值，例如取概率大于0.7的判断为正例，小于0.7的判断为负例，对应可以算出一组(FPR,TPR),阈值最大时，对应坐标点为(0,0
ROC曲线也叫受试者工作曲线，原来用在军事雷达中，后面广泛应用于医学统计中。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈)，以真阳性率(灵敏度)为纵坐标，假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。 ROC曲线主要应用于二分类结局，比如是否死亡，疾病诊断，肿瘤复发等等，可以用于自变量为连续变量的截点判定。 可以做ROC曲线的软件很多，如SPSS,R语言，Stata, SAS等等，既往我们已
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2023-09-12 17:22:21
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1.什么是ROC: ROC曲线：接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve)，是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。2.如果学习ROC，首先必须知道什么：TPR，什么是FPR。 TPR的英文全称为：True Positive Rate FPR的英文全称
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2023-11-08 09:07:32
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1.原理及介绍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(threshold) 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] 之间的实值， 然后将这个值与 0.5 进行比较，大于 0.5 则判为正例，否则为反例。这个实值或 概率预测结果的好坏，直接决定了学习器的泛化能力。实际上根据这个
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2023-09-22 10:50:55
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ROC曲线典型特征是Y轴为真阳性率，X轴为假阳性率。这意味着图的左上角是“理想”点——假阳性率为0，真阳性率为1。这不是很现实，但它确实意味着曲线下更大的区域通常更好。ROC曲线通常用于机器学习二元分类，用于研究机器学习分类器的输出。为了将ROC曲线和ROC面积扩展到多类或多标签分类，需要对输出进行binarize。每个标签可以绘制一条ROC曲线，但也可以通过将标签指标矩阵的每个元素作为二元预测来
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2023-06-16 18:51:18
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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
什么是ROC曲线 ROC曲线是什么意思，书面表述为： “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。” 好吧，这很不直观。其实就是一个二维曲线，横轴是FPR，纵轴是TPR： 至于TPR，FPR怎么计算： 首先要明确，我们是在讨论分类问题中，讨论怎样绘制ROC曲线
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2018-07-15 22:46:00
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在该阈值下，模型的FRP（假正率）为0.2，TPR（真正率）为0.8，模型取到该阈值时，我们提供的名单，
