对matrix或array型数据做2分类时，如何画出其roc曲线？1）首先看一下roc_curve的定义： ROC曲线的全称是“受试者工作特性”曲线（Receiver Operating Characteristic），源于二战中用于敌机检测的雷达信号分析技术。是反映敏感性和特异性的综合指标。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）
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2024-04-26 20:49:42
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一个故事江湖传闻，ROC曲线最早被用于检测敌军的雷达信号，后来不知怎么的，被应用到心理学，影像学和医学等等。举个例子，一位医生有两组受试者，一组为正常对照组，一组为病例组，他们的疾病状态分别由目前的金标准所诊断（比如说通过病理活检或临床诊断等等）。同时，这位医生对血液中的某个指标非常感兴趣，想研究这个指标是否可以用于疾病的早期诊断，并且想要评估它的敏感度（Sensitivity）和特异度（Spec
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2023-12-27 11:01:26
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问题在做二分类问题时候，有正样本和负样本。构建的算法，针对每个样本会输出一个分数值。假设该分数大小为[0, 1]区间内的值。有时候单纯地以分数0.5位阈值划分样本为预测为1或者预测为0，效果有时候并不好，此时如何确定很好的阈值分数呢？答案是可以利用roc曲线来确定比较好的划分阈值。ROC曲线介绍二分类过程，设定阈值，大于该分数为1，小于该分数为0，统计计算TP， FN， FP，TN等数据计算FPR
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2024-01-22 21:01:15
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ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。ROC曲线需要提前说明的是，我们这里只讨论二值分类器。对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，rec
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2023-11-23 18:29:31
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分类器性能指标之ROC曲线、AUC值一 roc曲线1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横轴：负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specificity)纵轴：真正类率(true p
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2024-07-10 14:13:02
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在准备机器学习导论课程考试的过程中，发现自己根据西瓜书上的讲解总是也理解不上去ROC曲线的含义。于是在网络上寻求答案，发现一篇讲解得不错的博客【1】，说得比西瓜书好很多，通俗易懂。这里说一下自己的感想和理解对于已经有数据标签的训练样本，可以得到它们的评分： 其中class一栏表示真实值，p为正例，n为反例,这20个样本中有10个正例10个反例；score一栏则是分类器给出的分类评分。一般
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2024-10-06 13:45:51
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文章目录引言ROC的引入混淆矩阵ROC曲线的解释EERAUC 引言 本文旨在介绍ROC曲线及其前置概念如混淆矩阵、FPR、TPR等，还有其引申概念EER、AUC等等。ROC的引入 ROC曲线是一张用于评价二分类模型的曲线图，典型如下图所示： 理论上来说，该曲线越靠近坐标系的左上角说明该二分类器的表现越好，一个理想的二分类的ROC曲线应如下图所示：混淆矩阵 为了了解ROC曲线横纵轴所代表的意义及曲
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2024-04-22 22:24:52
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1.引言1.1.什么是PytorchPyTorch是一个开源的Python机器学习库。1.2.什么是CNN卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。1.2.什么是MNISTMNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片，以及每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。 这里我们
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2024-05-31 10:34:02
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正文介绍到目前为止，在本课程中，我们已经了解了神经网络如何解决回归问题。现在我们将把神经网络应用于另一个常见的机器学习问题：分类。到目前为止，我们所学到的大部分知识仍然适用。主要区别在于我们使用的损耗函数，以及我们希望最后一层产生什么样的输出。二分类分类为一个常见的机器学习问题之一。你可能想预测客户是否有可能进行购买，信用卡交易是否存在欺诈，宇宙信号是否显示有新行星的证据，或者医学检测有疾病的证据
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2024-07-19 06:18:05
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电影评论分类(二分类问题/IMDB 数据集)-python深度学习_原例IMDB 数据集包含来自互联网电影数据库（IMDB）的 50 000 条严重两极分化的评论。数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论，训练集和测试集都包含 50% 的正面评论和 50% 的负面评论。 MNIST 数据集(手写阿拉伯数字图像数据)一样，IMDB 数据集也内置于 Keras 库
1. 评价指标在对比不同模型时，我们需要在测试集上用评价指标去对比模型的泛化能力。当然不同的评价指标会有不同的结果，模型的“好”与“差”是相对的。可能在某个指标下，模型A的效果优于模型B；但在另一个指标下，模型B的效果却优于模型A。我们需要全面了解一个任务的评价指标体系，然后根据具体的业务目标/任务需求去选择相应的评价指标，继而选出符合业务目标/任务需求的好模型。2. 二分类任务评价指标之精度、错
文章目录ROC曲线ROC曲线概念ROC曲线坐标系ROC曲线重要概念案例：画ROC曲线AUC值为什么使用Roc和Auc评价分类器 二分类模型预测的结果是否足够好，ROC和AUC是重要指标。 ROC曲线ROC曲线概念ROC曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic)，roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。ROC曲线坐标系横轴：负正类率(fals
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2024-06-14 17:08:57
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2018年学习的遗留文章。基本说明由于近来在研究关于eye fixation以及saliency detection，之前在object detection中使用较多的是mAP, 而这里使用的更多的是ROC(Reciever OPeration Characteristic)曲线和AUC评价分类器的性能。该分类器实际上是可以解决多类分类问题的(后续进行说明)， 然而其在解决二分类问题时还是存在一定
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2024-04-29 11:19:39
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写在最前：在系统地学习了Transformer结构后，尝试使用Transformer模型对DNA序列数据实现二分类，好久前就完成了这个实验，一直拖着没有整理，今天系统的记录一下，顺便记录一下自己踩过的坑1、数据说明两个csv文件，共有三列，第一列是id，第二列每个数据都是一长串dna序列，第三列是它们的label，分别是0和1。数据的data列有点长，此处截了一部分供大家参考：2、python库准
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2024-08-08 11:51:45
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【新智元导读】ICLR 2019一篇论文指出：DNN解决ImageNet时的策略似乎比我们想象的要简单得多。这个发现使我们能够构建更具解释性和透明度的图像分类管道，同时也解释了现代CNN中观察到的一些现象。全文约3300字6图，读完可能需要10分钟CNN非常擅长对乱序图像进行分类，但人类并非如此。在这篇文章中，作者展示了为什么最先进的深度神经网络仍能很好地识别乱码图像，探究其中原因有助于
基于深度学习的声音分类前言今天花了一天时间来复现哭声识别，从网上找了很多资料发现整合起来还是比较困难的。这里我做一下笔记方便后面的学习，希望对大家也有一定的帮助。基础知识音频与我们生活有着十分联系。 我们的大脑不断处理和理解音频数据，并为您提供有关环境的信息。 一个简单的例子就是你每天与人交谈。 这个演讲被另一个人看出来进行讨论。 即使你认为自己处于一个安静的环境中，你也会听到更微妙的声音，比如树
# 基于CNN的二分类任务实现（PyTorch）
卷积神经网络（CNN）因其在图像处理中的优越性能而广泛应用。在许多实际场景中，二分类任务是最基础也是最重要的应用之一。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的CNN模型来处理二分类问题，并展示相关代码示例。
## 1. CNN的基本概念
CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。以下是CNN的基本结构：
- **卷积层**：提取输
3 实现几何图形及颜色分类3.1 提出问题在前两节我们学习了如何按颜色分类和按形状分类几何图形，现在我们自然地想到如果把颜色和图形结合起来，卷积神经网络能不能正确分类呢？请看样本数据，如图18-26。图18-26 样本数据一共有3种形状及3种颜色，如表18-4所示。表18-4 样本数据分类和数量红色蓝色绿色圆形600:100600:100600:100矩形600:100600:100600:100
文章还不完善，会慢慢更新。1.介绍2.Deep learning:深度学习已经广泛应用各个领域，不管是图像识别还是语音识别方面均已超过原有的机器学习算法。取代了传统的人工特征方法。2.1 Spectrogram：声音信号是一维时域信号。通过傅里叶变换，到频域上可以看出信号的频率分布，但是丢失了时域信息，无法看出频率分布随时间的变化。为了解决这个问题，常用的办法是短时傅里叶变换（STFT）。2.1.
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2024-08-29 07:36:48
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对机器学习中常用的分类算法进行总结目录1.逻辑回归（1）LR思想（2）损失函数（3）参数更新（4）如何应用于多分类2.naive byeis（1）NB原理（2）NB优缺点3.SVM（1）划分超平面（2）支持向量（3）拉格朗日求解（4）非线性支持向量机和核函数（5）软间隔最大化（6）与LR的区别（面试常考）4.KNN（1）KNN原理（2）三要素（3）KNN优缺点5.综合选择1.逻辑回归（1）LR思想
