文章目录一、ROC 曲线与 AUC 值1. ROC 曲线绘制方法与 AUC 值计算方法2. ROC-AUC 基本性质 接下来，我们进一步讨论关于ROC曲线AUC值的相关内容。# 科学计算模块
import numpy as np
# 绘图模块
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# 自定义模块
from ML_ba
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2024-11-01 20:32:02
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手动计算ROC-AUC ROC（全称为Receiver operating characteristic，意为受试者特征曲线）是一个二维平面空间中一条曲线，而AUC则是曲线下方面积（Area Under Curve）的计算结果，是一个具体的值 x轴是FPR，y轴是TPR，曲线上的每个点就对应着一组（FPR，TPR）坐标，所以我们的任务就是计算出所有的（FPR，TPR）坐标然后用线把他们连接起来就形
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2024-07-23 20:14:21
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线性回归中模型选择的几个度量指标。1，R square统计量：度量回归模型的方差可解释部分。注意，只有往模型里面增加特征，就能够增加R square 统计量。2，F统计量：测试回归模型的整体显著性。如果F统计量较大，就可以拒绝所有系数为0的空假设。3，adjusted R square 统计量。对增加了R square 惩罚，当模型中特征较多时，做一个惩罚。4，Cp统计量：假定总共有K个特征。用其
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2023-08-17 07:32:52
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# R语言中的AUC概述
## 引言
在机器学习和统计学中，AUC（Area Under the Curve）是评估分类模型性能的一个重要指标。它通常与ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）结合使用，能够有效地反映模型在不同阈值下的表现。本文将介绍如何在R语言中计算和绘制AUC，并提供简单的代码示例。
## AUC的意义
AUC的值介于
作者：xiaoyi前面一节提到了模型评估指标中 ROC 的详细概念和四个常见的问题，以后在遇到 ROC 想必再也不会发懵了：聊聊模型评估的事儿，附 roc 常见的四个灵魂发问但是一般在说到 ROC 的时候，就会不自觉地提到 AUC 首先先来说说 AUC 的概念AUC：Area Under Curve，译为：ROC 曲线下的面积。可通过对 ROC 积分得到，AUC 通常大于 0.5 小于 1。在求
什么是AUC？AUC的定义是ROC曲线下的面积，实际意义为模型打分时将正例分数排在反例前面的概率。ROC曲线一般都会处于0.5-1之间，所以auc一般是不会低于0.5的，0.5为随机预测的auc。什么是ROC曲线？ROC中文名为：受试者操作特征（receiver operating characteristic curve）,源于二战雷达信号分析技术。ROC曲线绘制：分别计算模型结果的FPR与TP
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2023-12-24 10:02:46
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引言一监督学习二无监督学习三强化学习四通用机器学习算法列表线性回归Linear Regression逻辑回归Logistic Regression决策树Decision Tree支持向量机SVM Support Vector Machine朴素贝叶斯Naive BayesK近邻KNN K- Nearest NeighborsK均值K-MeansK-means如何形成群类随机森林Random Fo
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2024-06-15 10:40:20
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# 如何在R语言中实现AUC曲线
AUC（Area Under the Curve，曲线下面积）是评估分类模型性能的重要指标，尤其是在二分类问题中。AUC的值介于0到1之间，越接近1，模型的性能越好。下面，我们将通过一系列步骤教你如何在R语言中绘制AUC曲线，并计算其值。
## 流程概述
在本教程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
ROC（全称为Receiver operating characteristic，意为受试者特征曲线）是一个二维平面空间中一条曲线，而AUC则是曲线下方面积（Area Under Curve）的计算结果，是一个具体的值x轴是FPR，y轴是TPR，曲线上的每个点就对应着一组（FPR，TPR）坐标，所以我们的任务就是计算出所有的（FPR，TPR）坐标然后用线把他们连接起来就形成了ROC曲线，而AUC可
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2023-12-18 12:48:04
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AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。根据维基百科的定义，AUC(area under the curve)是ROC曲线下的面积。
AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。根据维基百科的定义，AUC(area under the curve)是ROC曲线下的面积。所以，在理解AUC之前，要先了解ROC是什么。而ROC的计算又需要借助混淆矩阵，因此，
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2024-04-12 22:16:31
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在实践数据科学时，AUC（Area Under the Curve）曲线是评估模型性能的重要工具。接下来，我们将讨论如何在R语言中绘制AUC曲线，过程中也会遇到一些常见问题及其解决方案。
### 用户场景还原
在一个进行机器学习模型评估的项目中，我们有几个步骤要走：
- **数据加载与预处理** - 导入数据，清洗数据。
- **模型训练** - 使用训练集训练模型。
- **模型预测**
# 训练集AUC: 理解分类模型的性能评估
## 引言
在机器学习和统计学中，评估模型的性能是一个至关重要的环节。一个常用的性能指标是AUC（Area Under the ROC Curve），它可以帮助我们在不同的决策阈值下评估二分类模型的表现。本文将探讨AUC的概念，通过R语言进行具体的代码示例，帮助读者理解如何计算训练集的AUC，并通过示意图使得概念更加明了。
## 什么是AUC？
原创
2024-10-17 10:02:15
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# R语言中的AUC图PDF设置
在数据科学和统计分析中，AUC（Area Under the Curve，曲线下面积）是评估模型性能的一个重要指标。它广泛应用于二分类问题的评估中，能够直观地反映模型的准确性。然而，在实际绘图过程中，我们常常需要将图保存为PDF格式，以便进一步分析和报告。在这篇文章中，我们将探讨如何在R语言中绘制AUC图并进行PDF设置，同时提供代码示例，帮助读者更好地掌握这个
原创
2024-10-21 04:06:32
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R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言，它提供了丰富的功能和库，可以用于解决各种机器学习问题。本文将介绍如何使用R语言计算多分类AUC（Area Under Curve）。
## 1. 理解AUC
在开始之前，让我们先了解一下AUC是什么。AUC是一种用于衡量模型预测能力的指标，它表示分类器输出的正样本得分高于负样本得分的概率。AUC的取值范围是0到1，数值越高表示分类器的性能越好。
原创
2024-01-03 13:00:58
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ROC是一个曲线，AUC是曲线下面的面积值。 ROC曲线是FPR和TPR的点连成的线。可以从上面的图看到，横轴是FPR, 纵轴是TPR （TPR = TP / (TP + FN)；FPR = FP / (FP + TN)）ROC曲线如果想要理解的话，要关注四点一线：1） (0,1)点：FPR==0，TPR==1 -->代表最好的一种情况，即所有的正例都被正确预测了，并且，
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2023-07-04 13:55:33
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我们在做逻辑回归或是其他线性模型的时候，经常会遇到一个模型衡量指标叫做 ，网上很多一个普遍的解释是：表达了2个变量间关系的解释程度百分比程度 / 你的你和曲线对于模型variance的减少百分比。那么到底是什么呢，首先计算样本的总平方和TSS(Total Sum of Squares)：然后计算残差平方和RSS(Residual Sum of Squares)：那么越大，拟合效果越好。最
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2023-12-07 19:59:55
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1、auc含义AUC（Area under curve）是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积，如下图 表中列代表预测分类，行代表实际分类：实际1，预测1：真正类（tp）实际1，预测0：假负类（fn）实际0，预测1：假正类（fp）实际0，预测0：真负类（tn）真实负样本总数=n=fp+tn真实正样本总数=p=tp+fn在第一张图中，横坐标false positive
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2024-09-29 10:48:32
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无人机路径规划算法 RRGRRT 和 RRGRRG 算法伪代码讲解 RRT 和 RRGRRT 算法在搜索的过程中产生一条通向终点的树，RRT 的基本步骤是： 1. 起点作为一颗种子，从它开始生长枝丫； 2. 在机器人的“构型”空间中，生成一个随机点X； 3. 在树上找到距离X最近的那个点，记为Y吧； 4. 朝着X的方向生长，如果没有碰到障碍物就把生长后的树枝和端点添加到树上，返回
Logistic回归模型的构建Logistic回归模型是一种非线性的回归模型，但与线性回归模型有关。它相当于二分类的回归。常用的模型评价方法混淆矩阵即真实的分类与预测的分类构建的矩阵。用来判断模型的准确程度。ROC曲线对于R语言来说，绘制ROC曲线，可以使用pROC包中的roc函数和ggplot包中的geom_area函数。K-S曲线是另一种评估模型的可视化画法。Logistic回归模型的应用gl
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2022-01-24 15:53:27
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指标的意义：R方：拟合出来的线能解释多少实际信息量F值：验证模型整体显著性水平 一、R2
也称 拟合优度、决定系数：反应回归模型拟合数据的优良程度 先说结论：R2 越接近 1 ，拟合效果越好回归：所有实际数值点向均值回归，认为均值含有所有点最大的信息量实际信息：点的实际值 减去 均值 认为是 这个点的实际信息（蓝色条），可以拆分成下面两部分误差信息：实际值减线上的点的值，这是未拟合
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2023-07-04 00:22:58
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