机器学习中，最「简单」的一种任务就是二分类任务了。比如，说话人验证（speaker verification）就是一个二分类任务：判断一句话是否是给定说话人说的。再比如，信息检索（information retrieval）本质上也是一个二分类任务：给定关键词，判断每篇文章是否与关键词相关，并把相关结果排序返回。 许多二分类器的原理，都是给每个样例打一个分，然后设置一个阈值，分数高于阈值的样
转载
2024-09-03 19:47:33
99阅读
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
转载
2023-11-08 20:51:06
474阅读
目录一,P-R曲线二,AP( 等价于
A
U
C
转载
2024-01-02 12:36:05
487阅读
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
转载
2024-07-17 16:54:21
39阅读
1. 什么是ROC曲线接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。接受者操作特性曲线就是以虚惊概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图。因此，ROC曲线越靠近坐标的左上角越好。2.混淆矩阵对于一个二分类问题，它有四种情况： 如果一个实例是正类，它被分为正类，记为 真正(
转载
2024-05-15 16:16:57
550阅读
# R语言p值输出函数实现方法
## 简介
在统计学中，p值是用于评估统计假设的一项重要指标。在R语言中，我们可以通过编写一个p值输出函数来实现自动计算和输出p值的功能。本文将介绍实现这一功能的步骤和相关代码。
## 流程概述
下面是实现“R语言p值输出函数”的整个流程概述：
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-04 11:39:46
492阅读
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
转载
2023-11-21 11:07:33
237阅读
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
转载
2023-09-12 17:22:21
379阅读
R语言之相关系数计算篇简介：在环境微生物类的文章中，经常出现计算物种与基因、基因与基因、基因与代谢物之间的相关系数的内容，在这个计算的基础之上再进行相关的可视化。例如相关性热图、网络图等等。文献中常出现的相关系数有Spearman、Pearson两种。案例：之间课题组一个师兄想代谢组学中代谢物与基因之间的相关性，共选择了95种代谢物，3313个相关基因，三个实验组一个对照组（每组三个生物学重复，共
转载
2023-06-16 19:49:44
1279阅读
在数据科学与机器学习领域，R语言的“接收者操作特征曲线”（ROC曲线）是一种评估分类模型性能的工具。在这篇博文中，我将与大家分享如何在R语言环境中实现ROC曲线的绘制，并对整个流程进行详细的步骤解析，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。希望通过这个轻松的复盘记录，让你对R语言中的ROC曲线有一个全面的了解。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保安装好必要的R软
基本一、数据管理vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量 character；字符型向量 list：列表
data.frame：数据框 c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集 seq，from:to，sequence：等差序列
rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象 sort，order，unique，rev：排序 unlist
转载
2023-05-24 11:44:27
243阅读
在这篇文章中，我将系统地分享如何在R语言中解决与p值相关的问题。这一过程涵盖了从协议背景到逆向案例的每一个步骤，帮助读者深入理解如何在数据分析过程中处理p值。
### 协议背景
随着统计学和数据科学的发展，p值的作用愈发受到关注。p值帮助我们判断观察到的效果在零假设下出现的概率。大量的研究成本和结果评估都依赖于合适的p值解释。下面是p值定义和发展历程的时间轴：
```mermaid
time
# 第七章 基本统计分析
# 本章内容
# 描述性统计分析
# 频数表和列联表
# 相关系数和协方差
# t检验
# 非参数统计
# 7.1 描述性统计分析
# 本节中，我们将关注分析连续型变量的中心趋势、变化性和分布形状的方法。为了便于说明， 我们将使用第1章中Motor Trend 杂志的车辆路试(mtcars)数据集。我们的关注焦点是每加仑 汽油行驶英里数(mpg
转载
2023-08-26 13:10:19
257阅读
# ROC截断值的意义及其在R语言中的应用
接下来的内容将详细介绍接收者操作特征（ROC）曲线及其截断值的意义，并通过R语言示例展示如何实现这一过程。首先，让我们了解什么是ROC曲线，随后探讨截断值的选择方法。
## 1. 什么是ROC曲线？
ROC曲线是用于评估二分类模型性能的一种图形表示。它展示了不同阈值下真正率（True Positive Rate，TPR）与假正率（False Pos
最近我们被客户要求撰写关于ROC的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文将使用一个小数据说明ROC曲线，其中n = 10个观测值，两个连续变量x_1和x_2，以及二元变量y∈{0,1}。我们可以表示平面（x_1，x_2）中的点，并且对y∈{0,1}中的y 使用不同的颜色。df = data.frame(x1=x1,x2=x2,y=as.factor(y))
plot(x1,x2,col=c("re
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
转载
2024-06-14 19:40:37
172阅读
library(ROCR)
newdata<-testdata_mod[mod==2, ]
#iris.rf <- randomForest(formula1,data = testdata_mod[mod == 1, ], mtry=8,importance=TRUE,ntree=100)
pp3 <- predict(iris.rf27,newdata, type="prob
转载
2023-07-10 15:15:24
366阅读
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
转载
2023-10-15 09:04:55
210阅读
# 使用R语言实现Bootstrap ROC曲线分析
在数据科学和机器学习中，ROC（接收者操作特征）曲线是一种非常有效的工具，可以用来评估分类模型的表现。然而，评价模型的稳定性和可靠性也同样重要。这时，Bootstrap技术可以帮助我们使用重复抽样的方法来评估ROC曲线的性能。在这篇文章中，我们将系统地学习如何在R语言中使用Bootstrap进行ROC分析。
## 流程概览
下面是实现“R
# 调整p值在统计学中的重要性
在统计学中，p值是用来衡量数据之间差异的显著性的一个指标。通常情况下，当p值小于0.05时，我们认为数据之间的差异是显著的，可以拒绝原假设。然而，在一些情况下，我们可能需要对p值进行调整，以减少假阳性的风险。
## 为什么需要调整p值
在进行多重比较的情况下，原假设的错误拒绝率会增加，导致假阳性的风险增加。为了减少这种风险，我们需要对p值进行调整。常见的调整方
原创
2024-05-17 07:24:38
473阅读
