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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1. ROC的前世今生：ROC的全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲线，首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌军载具（飞机、船舰），也就是信号检测理论。之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测。此后被引入机器学习领域，用来评判分类、检测结果的好坏。因此，ROC曲线是非常重要和常见的统计分析方法。2. 
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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.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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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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参考： ROC和AUC介绍以及如何计算AUC ROC曲线首先ROC分析的是二元分类模型，也就是输出类别只有两种值的分类模型。对于其他的多类分类模型可以做相应的转换，本文后面再作分析。ROC曲线的特点：ROC曲线的横轴是False postive rate，纵轴是True positive rate一个特定分类模型在一个测试数据集上只会得到一个FPR和一个TPR，也就是对应ROC曲线上的一个点我们通
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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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.回归和分类任务分类和回归都属于监督学习（训练样本带有信息标记，利用已有的训练样本信息学习数据的规律预测未知的新样本标签）分类预测的结果是离散的（例如预测明天天气-阴，晴，雨）回归预测的任务是连续的（例如预测明天的温度，23，24，25度）分类中比较常用的是二分类（label结果为0或1两种）2.逻辑回归不是回归从名字来理解逻辑回归.在逻辑回归中,逻辑一词是logistics [lə’dʒɪst
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2024-05-06 20:45:01
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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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# R语言逻辑回归ROC
逻辑回归是一种常用的统计建模方法，用于预测二元分类问题。它通过将线性回归模型的输出转化为概率值，并将概率值映射为类别标签。而ROC曲线是衡量分类模型性能的一种常用指标，它能够综合考虑分类器的灵敏度和特异度。在R语言中，我们可以使用`pROC`包来计算逻辑回归模型的ROC曲线。
## 准备数据
首先，我们需要准备一些数据来训练逻辑回归模型。在本文中，我们以一个虚构的糖
原创
2023-08-21 09:58:38
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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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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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# R语言中的逻辑回归与ROC曲线
在数据科学和机器学习领域，逻辑回归是一种重要的分类方法。通过分析不同变量对二元结果的影响，它可以帮助我们理解变量之间的关系及其对结果的预测能力。本文将介绍怎样在R语言中执行逻辑回归，并利用ROC曲线评估模型的性能。
## 逻辑回归简介
逻辑回归是通过逻辑函数（Logistic Function）来建模二元变量的回归分析方法。它输出一个事件发生的概率值，通常
Volume空间的功能连接基本都明白了。 ROI to brain 定义一个ROI，做它与全脑的功能连接，那么取这个ROI的时间序列平均值，然后把这个平均值和全脑 体素做FC，这个ROI的值是1，其他体素的值就是相关性系数的值。这样我们就得到了全脑的R值。 统计的时候，把多个被试的全脑R值放进去，两组进行对比，每个体素的R值就会有多个被试那么多，所以经过统计，就能得到每个体素的t值。如下图： （未
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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前面介绍了logistic回归的DCA的5种绘制方法，今天学习下cox回归的DCA绘制方法。也是有多种方法可以实现，但我比较推荐能返回数据，用ggplot2自己画的那种。 生存资料的DCA方法1方法2方法3方法4 生存资料的DCA方法1使用dcurves包,使用的数据集是包自带的df_surv数据集，一共有750行，9列，其中ttcancer是时间，cancer是结局事件，TRUE代表有癌症，
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2024-05-04 16:47:06
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# Python逻辑回归交叉验证及ROC曲线
逻辑回归是一种广泛使用的统计学习方法，常用于二分类问题。在实际应用中，我们通常需要评估模型的性能。交叉验证（Cross-validation）是一种有效的模型评估方法，而ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线则是评估分类模型优劣的重要工具。本文将利用Python实现逻辑回归，并通过交叉验证与ROC曲线对模型进
**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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