.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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逻辑回归和线性回归的区别1）线性回归要求变量服从正态分布，logistic回归对变量分布没有要求。 2）线性回归要求因变量是连续性数值变量，而logistic回归要求因变量是分类型变量。 3）线性回归要求自变量和因变量呈线性关系，而logistic回归不要求自变量和因变量呈线性关系 4）logistic回归是分析因变量取某个值的概率与自变量的关系，而线性回归是直接分析因变量与自变量的关系可以认为逻
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2024-03-10 20:29:15
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ROC曲线 ROC曲线的全称是“接收者操作特征曲线”（receiver operating characteristic cur
原创
2023-07-12 20:09:18
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基于逻辑回归的分类预测 基本概念：逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同，都具有 ax+b，其中a和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将ax+b作为因变量，即y = ax+b，而logistic回归则通过函数L将ax+b对应到一个隐状态p，p = L(ax+b)，然后根据p与1-p的大小决定因变量的值。逻辑回归 原理简介： 以二分类为例。（事实上
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2024-04-03 15:39:03
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# R语言绘制Logistic模型列线图校准曲线ROC曲线
## 1.流程概述
在R语言中绘制Logistic模型的列线图、校准曲线和ROC曲线通常需要以下步骤：
1. 数据准备
2. 构建Logistic模型
3. 绘制列线图
4. 绘制校准曲线
5. 绘制ROC曲线
## 2.详细步骤及代码实现
### 2.1 数据准备
```R
# 导入数据
data
原创
2024-04-24 05:44:11
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在R语言中，可以使用ggplot2包和其他相关包来绘制Logistic回归模型的列线图（Calibration Plot）、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）以及相应的AUC（Area Under the Curve）值。以下是一个基本的示例，展示了如何使用R语言来完成这些任务：
首先，确保你已经安装了ggplot2、caret和pROC这
原创
2024-05-08 09:11:04
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机器学习算法-随机森林初探（1）随机森林拖了这么久，终于到实战了。先分享很多套用于机器学习的多种癌症表达数据集 https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/。机器学习算法-随机森林之理论概述分类问题评估指标有：准确率 (Accuracy)、精准率 (Precision)、灵敏度 (Sensitivity)、ROC曲线、AUC值。
原创
2023-05-08 01:47:36
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必须在中评估模型性能，才能提出一个可靠、准确和高效的模型来进行任何类型的预测。一些常见的工具是 Confusion Matrix 和 ROC Cur
原创
2024-09-19 10:25:40
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ROC 在图中以直观的曲线分布表示出来，AUC 在图中则以曲线下面积占比来表示（即区域总面积为1，区域值越高，表明取得的分类效果越好），同时利用宏平均和微平均来综合衡量模型的分类效果
原创
2023-08-07 09:25:03
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（1）说明：当y为一系列离散值时，问题转为分类问题。比如我们要根据一个肿瘤的大小判断肿瘤是为良性还是为恶性。 （2）假设函数：如下图，如果使用线性的方程作为假设函数，肿瘤大小作为横坐标，是否为恶性作为纵坐标。当y值小于0.5时判定为良性，大于0.5时判定为恶性。但有两个缺点：①经过计算会出现y值远大于1的情况，这是不符合常理的，因为概率不会大于1 ②假如在x轴很远的位置有一个数据，会导致斜率
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2024-05-16 13:11:51
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根据Andrew Ng的课程，h(x,theta) = P(y=1 | x, theta)，就是表示概率Logisticregression（逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能 性
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2013-04-05 22:20:00
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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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常用标准。但如果在解释时不仔细，它也会有一些误导。以Davis and Goadrich (2...
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2023-05-07 19:59:17
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一、前述怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的，本文就相关指标做一个总结。二、
原创
2022-12-30 16:45:45
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上文简要介绍了机器学习模型性能评估的四种方法以及应用场景，并详细介绍了错误率与精度的性能评估方法。本文承接上文，继续介绍模型性能评估方法：P-R曲线和ROC曲线。 2.2 查准率、查全率与F1错误率和精度虽然常用，但是不能满足特定的任务的需求。以西...
原创
2021-08-31 16:44:53
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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...
原创
2021-05-19 23:42:13
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6310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...
原创
2021-05-12 14:12:43
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根据Andrew Ng的课程，h(x,theta) = P(y=1 | x, theta)，就是表示概率Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能 性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结
受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接
原创
2021-08-04 11:49:10
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