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
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2023-09-12 17:22:21
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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
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
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2023-11-08 20:51:06
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目录一,P-R曲线二,AP( 等价于
A
U
C
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2024-01-02 12:36:05
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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
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2024-06-14 19:40:37
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# 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
## ROC曲线在R语言中的实现
### 一、流程概述
为了实现ROC曲线的绘制，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和数据 |
| 步骤二 | 计算模型的预测概率 |
| 步骤三 | 设置不同的阈值 |
| 步骤四 | 计算对应的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR） |
| 步骤五 | 绘制ROC曲线 |
| 步
原创
2023-08-31 04:21:12
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本节书摘来华章计算机出版社《R的极客理想——高级开发篇 A》一书中的第2章，第2.3节，作者：张丹 2.3 二条均线打天下问题如何用R语言编写金融算法模型？引言移动平均线（MA）是股市中最常用的一种技术分析方法，用来在大行情的波动段找到有效的交易信号。移动平均线不仅简单，而且有效，对股市操作具有神奇的指导作用。据金融从业人员说，均线模型有效地打败了大部分的主观策略，是炒股、炒期货的必备基本工具。那
之前的推文中介绍了ROC曲线的本质以及两面性： ROC阳性结果还是阴性结果？并详细介绍了如何手动计算真阳性率/假阳性率，以及怎样计算多个，并把点连接成线，变成ROC曲线：ROC曲线纯手工绘制这些现在都有成熟的R包可以帮我们搞定，不需要我们手动计算。不过这些包在计算AUC时，默认是计算阳性结果的AUC，这在实际情况中有时会遇到问题，大家在使用时最好手动指定，到底是计算谁的AUC，关于ROC
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2023-11-15 15:47:56
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绘制ROC曲线及P-R曲线描述ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）以假正率（FPR）为X轴、真正率（TPR）为y轴。曲线越靠左上方说明模型性能越好，反之越差。ROC曲线下方的面积叫做AUC(曲线下面积)，其值越大模型性能越好。P-R曲线（精确率-召回率曲线）以召回率(Recall)为X轴，精确率(Precision)为y轴，直观反映二者的关系
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2023-08-21 12:57:15
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前言：以前使用Matlab绘制ROC曲线常常是工具箱有就画，没有就不画，而且在想画的时候工具箱恰恰就没有，很纳闷。然后无意间发现了一篇用R语言绘制ROC曲线的文章，赶紧学了并分享出来，以备不时之需。先通过一个例子来讲解一下参数的作用，使用的数据是大名鼎鼎的Iris数据集，R语言自带。1.数据处理第一步当然得处理一下数据。默认的Iris数据集有三类鸢尾花，我目前的理解是只有二分类才画的出ROC曲线，
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2023-08-30 23:44:47
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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
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2024-09-03 19:47:33
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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
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2023-11-21 11:07:33
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用于计算数据中行的和及列的和。001、dat <- data.frame(a = c(3, 8, 2, 1),
b = c(8, 4, 2, 6),
c = c(2, 7, 6, 9)) ## 测试书
dat
rowSums(dat)
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2023-05-28 15:41:28
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机器学习PR和ROC曲线理解解决复习机器学习的时候产生的疑惑，非本专业PR曲线定义周志华主编的机器学习中这样定义PR曲线：根据学习器的预测结果对样例进行排序，排在最前面的是学习器认为“最可能”时正例的样本，排在最后的则是学习器认为“最不可能”是正例的样本，然后按照已经排好的顺序逐个把样本作为正例进行预测，每次计算当前的查全率，查准率并绘制出曲线。理解正确的理解是：使用学习器（模型）进行预测，比如二
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2023-11-24 13:17:03
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# R语言画ROC代码
## 简介
在机器学习和模式识别领域，ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）常用于评估分类模型的性能。在R语言中，我们可以使用一些库和函数来绘制ROC曲线。本文将介绍实现ROC曲线的步骤，并提供相应的代码和注释。
## 流程
下面是实现ROC曲线的一般步骤：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| --- | ---
原创
2023-08-01 12:19:33
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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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# 多条ROC曲线 R语言
在机器学习领域，ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）是一种常用的评价分类模型性能的方法。ROC曲线通过绘制真阳性率（True Positive Rate）和假阳性率（False Positive Rate）之间的关系来评估模型的性能。在R语言中，我们可以使用一些库来绘制多条ROC曲线并进行比较，以选择最优的模型。
原创
2024-04-01 05:27:11
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# R语言中的交叉验证与ROC曲线分析
## 引言
在机器学习与统计分析中，模型评估是一个至关重要的环节。交叉验证（Cross-Validation）和ROC曲线（Receiver Operating Characteristic）是两种常用的评估模型表现的方法。在本篇文章中，我们将探讨如何在R语言中使用交叉验证进行模型评估，并利用ROC曲线来可视化模型的分类能力。同时，我们也会通过代码示例演
