分类：ROC曲线

2021
04-07

R语言利用caret包比较ROC曲线的操作

说明我们之前探讨了多种算法，每种算法都有优缺点，因而当我们针对具体问题去判断选择那种算法时，必须对不同的预测模型进行重做评估。为了简化这个过程，我们使用caret包来生成并比较不同的模型与性能。操作加载对应的包与将训练控制算法设置为10折交叉验证，重复次数为3：library(ROCR)library(e1071)library("pROC")library(caret)library("pROC")control=trainControl(method="repaetedcv",number=10,repeats=3,... 继续阅读 >

2021
04-07

用R语言绘制ROC曲线的实例讲解

1roc曲线的意义ROC曲线就是用来判断诊断的正确性，最理想的就是曲线下的面积为1，比较理想的状态就是曲线下的面积在0.8-0.9之间，0.5的话对实验结果没有什么影响。如图：2代码部分install.packages(“pROC”)install.packages(“ggplot2”)library(pROC)library(ggplot2)#建立曲线data(aSAH)rocobj1<-roc(aSAHoutcome,aSAHoutcome,aSAHoutcome,aSAHs100b)rocobj2<-roc(aSAHoutcome,aSAHoutcome,aSAHoutco... 继续阅读 >

2020
10-08

利用scikitlearn画ROC曲线实例

一个完整的数据挖掘模型，最后都要进行模型评估，对于二分类来说，AUC，ROC这两个指标用到最多，所以利用sklearn里面相应的函数进行模块搭建。具体实现的代码可以参照下面博友的代码，评估svm的分类指标。注意里面的一些细节需要注意，一个是调用roc_curve方法时，指明目标标签，否则会报错。具体是这个参数的设置pos_label，以前在unionbigdata实习时学到的。重点是以下的代码需要根据实际改写：mean_tpr=0.0mean_fpr... 继续阅读 >

2020
10-08

python实现二分类和多分类的ROC曲线教程

基本概念precision：预测为对的当中，原本为对的比例（越大越好，1为理想状态）recall：原本为对的当中，预测为对的比例（越大越好，1为理想状态）F-measure：F度量是对准确率和召回率做一个权衡（越大越好，1为理想状态，此时precision为1，recall为1）accuracy：预测对的（包括原本是对预测为对，原本是错的预测为错两种情形）占整个的比例（越大越好，1为理想状态）fprate：原本是错的预测为对的比例（越小越好，0为理想状态）... 继续阅读 >

2020
09-23

浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取

为了获取ROC曲线的最佳阈值，需要使用一个指标--约登指数，也称正确指数。借助于matlab的roc函数可以得出计算。%1-specificity=fpr%Sensitivity=tpr;[tpr,fpr,thresholds]=roc(Tar',Val');RightIndex=(tpr+(1-fpr)-1);[~,index]=max(RightIndex);%RightIndexVal=RightIndex(index(1));tpr_val=tpr(index(1));fpr_val=fpr(index(1));thresholds_val=thresholds(index(1));disp(['平均准确率：',num2str((RightIndexVal+1)*0... 继续阅读 >

2020
09-23

解决ROC曲线画出来只有一个点的问题

之前在做kaggle比赛时，有个比赛使用AUC来评比的，当时试着画了ROC曲线，结果出来的下图这样的图形。跟平时的ROC曲线差好远，就只有一个点。而别人家的都是很多转折的，为啥我的不一样。我的图如下：正常的图（sklearn上面截取的）：思考过后，发现原来：ROC曲线，一般适用于你的分类器输出一个“概率值”，即这个样本属于某个类的概率是多少。如此的话，你就需要设定一个阈值，大于这个阈值属于正类，小于这个阈值属于负类。从... 继续阅读 >