我们知道ROC曲线常用来分析某连续变量用于疾病诊断的价值，有时候诊断价值往往受某些变量的影响。比如，MMSE用于痴呆筛查的诊断价值，可能与人群年龄分布、教育程度分布相关。为了验证这一假说，我们可以绘制分组ROC曲线进行直观的观察，并可进行曲线下面积的比较。以stata软件为例，首先通过“文件-导入”读取数据，小编读取的spss数据。该数据中，y为疾病状态(痴呆、非痴呆)、H1mo为MMSE量表得分
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2024-05-16 12:09:08
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.ROC 上回我们提到，ROC曲线就是不同的阈值下，以下两个变量的组合（如果对Sensitivity和Specificity两个术语没有概念，不妨返回，《分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(1): 混淆矩阵》，强烈建议读者对着看）： Sensitivity（覆盖率，True Positive Rate） 1-Specificity (Specificity, 负例的覆盖率，
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2024-08-23 07:43:32
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# 实现Python Cox回归ROC曲线
## 流程概述
在实现Python Cox回归ROC曲线时，我们需要按照以下步骤进行操作。首先，我们需要准备数据集，并进行Cox回归模型的拟合。然后，我们可以利用模型的预测结果计算出ROC曲线并绘制出来。
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据集 |
| 3 | 拟合
原创
2024-05-09 05:59:30
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# 使用Python进行逻辑回归及ROC曲线分析
逻辑回归是一种用于分类问题的统计技术，尤其适用于二分类情况。在本文中，我们将深入探讨如何使用Python实现逻辑回归，并且如何通过ROC曲线来评估模型的性能。我们将以一个简单的示例开始，从数据准备到模型训练，再到评估，我们将依次进行。
## 逻辑回归与ROC曲线
**逻辑回归**在数学上使用逻辑函数（Sigmoid函数）将输入映射到输出概率。
原创
2024-08-31 09:14:52
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说清楚了ROC曲线的映射关系TPR=f(FPR)以后，我们来结合逻辑斯蒂回归来对ROC曲线进行说明。假如现在有一个二分类问题，是对来就诊的病人进行一个检查。如果检测结果数值很高，则患病的概率就很高；反之则患病的概率很低。现在我们收集到了7为患者的检测结果，其中367号患者是真的患病了(y=1)，1245则没有患病(y=0)。现在我们对其进行逻辑回归，得到了图中的逻辑回归曲线。如我们前面说过的，这个
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2024-01-05 21:06:37
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1.分组数据的Logistic回归 例1： 在一次住房展销会上,与房地产商签订初步购房意向书的共有名 顾客,在随后的3个月的时间内,只有一部分顾客确实购买了房屋.购买了房屋的顾客记为1,没有购买房屋的顾客记为0,以顾客的年家庭收入为自变量x,对下面表所示的数据, x n m p y
1 1.5 25 8 0.32 -0.753771802
2 2.5 32 13 0.4
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2024-05-13 09:52:42
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逻辑回归之ROC曲线的绘制关于ROC曲线的绘制过程，通过以下举例进行说明假设有6次展示记录，有两次被点击了，得到一个展示序列（1:1,2:0,3:1,4:0,5:0,6:0），前面的表示序号，后面的表示点击（1）或没有点击（0）。然后在这6次展示的时候都通过model算出了点击的概率序列。下面看三种情况。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.
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2023-10-20 10:37:16
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前言上文中介绍了错误率、精度、准确率、召回率、F1值，除了上述指标，在分类问题的竞赛中还有以下更加常用的指标。【数学建模】分类问题的几种常见指标（一）——准确率、召回率、F1值1 ROC曲线ROC 曲线（接受者操作特征曲线）是常用于度量分类中的非均衡性的工具。ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TP 率与 FP 率。降低分类阈值会导致更多样本被归为正类别，从而增加假正例和真正例的个数。下图中
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2024-04-19 13:59:38
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文章目录一、逻辑回归简介二、逻辑回归的数学原理1. Sigmoid函数2. 预测回归与分类的转化3. 似然函数4. 求偏导和参数更新5. S o f t m a x SoftmaxSoftmax 多分类
三、Python实现逻辑回归和 s o f t a m x softamxsoftamx 多分类总结
一、逻辑回归简介在机器学习中，我们需要大量样本数据去训练模型来使模型
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2023-09-15 19:35:09
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对于多分类问题，ROC曲线的获取主要有两种方法： 假设测试样本个数为m，类别个数为n。在训练完成后，计算出每个测试样本的在各类别下的概率或置信度，得到一个[m， n]形状的矩阵P，每一行表示一个测试样本在各类别下概率值（按类别标签排序）。相应地，将每个测试样本的标签转换为类似二进制的形式，每个位置用来标记是否属于对应的类别（也按标签排序，这样才和前面对应），由此也可以获得一个[m， n
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2023-08-14 12:37:59
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Given a labeled training set learn a general mapping which associates previously unseen independent test data with their correct continuous prediction.回归问题和分类问题很相似，区别在于回归问题的输出是一个连续值。上图是训练数据 和 对应的连续值的
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2024-09-02 12:28:52
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**逻辑回归与ROC曲线绘制**
# 引言
逻辑回归是一种常用的分类算法，它被广泛应用于机器学习和数据分析领域。逻辑回归的目标是通过建立一个线性模型，将输入特征映射到一个概率输出，然后利用这个概率输出进行二分类。ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种用于评估分类模型性能的曲线，它能够直观地展示分类器在不同阈值下的真阳性率和假阳性率之间的
原创
2023-09-14 21:21:55
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案例描述：在一个传染病数据集中，有80000个标签为不是传染病的记为负例（negtive），150个标签为是传染病的记为正例（positive），实际上我们的目标就是第一，在测试集测试的时候让这些正样本能够尽可能多得预测出来（TP）。第二，我们不希望模型把一个正常样本预测为有传染病（FP）（那不得把人吓死）。在目标第一点第二点中都提到了正例，说明影响模型可靠性的也是这些正例，我们的关注点也正是这些
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2024-09-07 16:03:48
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逻辑回归（LR）目标：1 逻辑回归介绍1.1 介绍及应用1.2 原理1.3 损失及优化2 逻辑回归API2.1 API3 分类评估方法3.1 分类评估3.2 ROC曲线3.3 AUC指标4 ROC曲线的绘制4.1 曲线绘制4.2 意义 目标：知道逻辑回归的损失函数和优化方法知道sigmoid函数知道逻辑回归的应用场景应用LogiticRegression实现逻辑回归预测知道精确率、召回率指标的区
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2024-04-07 12:51:45
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使用R计算贝叶斯模型的一般步骤如下：1. 安装并加载需要的贝叶斯统计学库，如“rstan”、“brms”等。2. 设置先验分布：确定似然函数和变量的先验概率分布。3. 构建模型：使用所选库中的函数来构建贝叶斯模型，根据先验分布和数据来估计参数。4. 模型诊断：使用后验预测检查模型的准确性。5. 微调模型：根据在模型诊断中发现的问题，对模型进行微调和改进。6. 使用模型：使用模型来进行推断或预测。下
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2024-06-12 07:42:35
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# Python多分类问题ROC曲线实现步骤
在解决多分类问题时，我们通常会使用ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）来评估模型的性能。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现多分类问题的ROC曲线。
## 步骤概览
下面是实现多分类问题ROC曲线的步骤概览。我们将按照以下步骤逐一实现。
1. 数据准备：准备用于训练和测试的数
原创
2023-07-21 13:03:10
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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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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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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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1.背景介绍随着数据量的增加，机器学习和深度学习技术已经成为了处理大规模数据的关键技术。预测模型在实际应用中具有重要的地位，但是预测模型的性能是否优化，对于实际应用的效果具有重要的影响。在这篇文章中，我们将讨论如何通过ROC曲线来优化预测模型。ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线是一种用于评估二分类分类器的图形表示，它可以帮助我们了解模型在不同阈值下的性
