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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在讨论ROC曲线之前，首先让我们在逻辑回归的背景下考虑校准和区分之间的区别。 良好的校准是不够的对于模型协变量的给定值，我们可以获得预测的概率。如果观察到的风险与预测的风险（概率）相匹配，则称该模型已被很好地校准。也就是说，如果我们要分配一组值的大量观察结果，这些观察结果的比例应该接近20％。如果观察到的比例是80％，我们可能会同意该模型表现不佳 - 这低估了这些观察的风险。 我们是否应满足于使用
绘制ROC曲线及P-R曲线描述ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）以假正率（FPR）为X轴、真正率（TPR）为y轴。曲线越靠左上方说明模型性能越好，反之越差。ROC曲线下方的面积叫做AUC(曲线下面积)，其值越大模型性能越好。P-R曲线（精确率-召回率曲线）以召回率(Recall)为X轴，精确率(Precision)为y轴，直观反映二者的关系
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2023-08-21 12:57:15
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之前的推文中介绍了ROC曲线的本质以及两面性： ROC阳性结果还是阴性结果？并详细介绍了如何手动计算真阳性率/假阳性率，以及怎样计算多个，并把点连接成线，变成ROC曲线：ROC曲线纯手工绘制这些现在都有成熟的R包可以帮我们搞定，不需要我们手动计算。不过这些包在计算AUC时，默认是计算阳性结果的AUC，这在实际情况中有时会遇到问题，大家在使用时最好手动指定，到底是计算谁的AUC，关于ROC
## ROC曲线在R语言中的实现
### 一、流程概述
为了实现ROC曲线的绘制，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和数据 |
| 步骤二 | 计算模型的预测概率 |
| 步骤三 | 设置不同的阈值 |
| 步骤四 | 计算对应的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR） |
| 步骤五 | 绘制ROC曲线 |
| 步
原创
2023-08-31 04:21:12
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在第四十九讲中，我们为大家介绍了分类预测模型及诊断性试验性能指标的理论知识及相关计算方法。但是，细心的朋友可能会发现，我们在之前的实例中，在选择抑郁评分切点定义自杀高位人群时，我们选择了6，但是6真的是最好的切点吗？如何选择最好的切点呢？我们就需要用到ROC曲线来帮助大家找到最好的诊断切点，用以定义诊断试验／预测模型的最佳状态。1. ROC曲线ROC曲线（receiver operatin
前言：以前使用Matlab绘制ROC曲线常常是工具箱有就画，没有就不画，而且在想画的时候工具箱恰恰就没有，很纳闷。然后无意间发现了一篇用R语言绘制ROC曲线的文章，赶紧学了并分享出来，以备不时之需。先通过一个例子来讲解一下参数的作用，使用的数据是大名鼎鼎的Iris数据集，R语言自带。1.数据处理第一步当然得处理一下数据。默认的Iris数据集有三类鸢尾花，我目前的理解是只有二分类才画的出ROC曲线，
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2023-08-30 23:44:47
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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：关于P-R曲线： 1:1：何为P-R曲线： P为precision即精准率（查准率），R为recall即召回率，所以P-R曲线是反映了准确率与召回率之间的关系。一般横坐标为recall，纵坐标为precision。P-R曲线 1.2：P-R曲线作用： PR
Precision 和 Recall值是既矛盾又统一的两个指标，为了提高 Precision 值，分类器需要尽量在 “更有把握” 时(即，提高分类阈值！)才把样本预测为正样本，但此时往往会因为过于保守而漏掉很多 “没有把握” 的正样本，导致 Recall 值降低。ROC（Receiver Operator Characteristic）曲线被广泛应用于二分类问题中来评估分类器的可信度，但是当处理一
# 多条ROC曲线 R语言
在机器学习领域，ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）是一种常用的评价分类模型性能的方法。ROC曲线通过绘制真阳性率（True Positive Rate）和假阳性率（False Positive Rate）之间的关系来评估模型的性能。在R语言中，我们可以使用一些库来绘制多条ROC曲线并进行比较，以选择最优的模型。
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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在课程中进行案例研究（使用真实数据）时，学生都会惊讶地发现很难获得“好”模型，而当试图对索赔的概率进行建模时，他们总是会惊讶地发现AUC较低。因为保险中存在很多'随机性'。更具体地说，我决定进行一些模拟，并计算AUC以查看发生了什么。而且由于我不想浪费时间进行拟合模型，因此我们假设每次都有一个完美的模型。因此，我想表明AUC的上限实际上很低！因此，这不是建模问题，而是保险业的基础问题。我们
机器学习PR和ROC曲线理解解决复习机器学习的时候产生的疑惑，非本专业PR曲线定义周志华主编的机器学习中这样定义PR曲线：根据学习器的预测结果对样例进行排序，排在最前面的是学习器认为“最可能”时正例的样本，排在最后的则是学习器认为“最不可能”是正例的样本，然后按照已经排好的顺序逐个把样本作为正例进行预测，每次计算当前的查全率，查准率并绘制出曲线。理解正确的理解是：使用学习器（模型）进行预测，比如二
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，其中SPS
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2023-07-07 15:32:32
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学了一下ROC图形的原理，在此实现一下，算是理论落地的训练，只不过目前看的是二分类问题。FPR、TPR简介 ROC曲线的横坐标为FPR，叫做假正例率，也就是实际为假的观测中被判断为真的所占的比例。 ROC曲线的纵坐标为TPR，叫做真正例率，也就是实际为真的观测中被判断为真的所占的比例。 举例如下：表1实际分类判定分类PPPNNPPNNN此例中，实际为假的观测(N:negative)共
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2023-09-15 21:15:51
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如果没有时间精力学习代码，推荐了解：零代码数据挖掘课程介绍其它用于ROC绘制的R包library(tidyverse) # for data manipulation
library(pkgsearch) # for searching packages找与ROC相关的包该包会提供一系列关于感兴趣主题的R包，包括他们的评分，作者，连接等等ps函数等价于pkg_searchsize:定义返回结果数量
在本文中，我描述了如何在CRAN中搜索用于绘制ROC曲线的包，并重点介绍了六个有用的包。
原创
2021-05-12 14:07:07
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在本文中，我描述了如何在CRAN中搜索用于绘制ROC曲线的包，并重点介绍了六个有用的包。
原创
2021-05-19 23:45:04
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