bigegpt 2024-08-06 12:05 7 浏览
一、Joy Plot
安装joypy库 执行pip install joypy
出现问题，需要升级
执行python -m pip install --upgrade pip
我们再继续安装joypy库（如果出现超时问题，再执行几次该命令即可）
安装成功
准备数据文件，创建一个py文件
编写代码
执行代码
查看生成的图
二、饼图 （Pie Chart）
准备数据文件，创建一个py文件
编写代码
执行代码
查看生成的图表
三、未堆积的面积图 （Area Chart UnStacked）
准备数据文件，创建一个py文件
编写代码
执行代码
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概述上二篇文章分别讲述了准确率(accuracy)、精确率(Precision)、查准类、召回率(Recall)、查全率、ROC曲线，本文讲述机器学习分类模型评估中的F值(F-Measure)、AUC...
ROC曲线是在临床医学和流行病学研究中一种常用的在诊断试验、预测模型中用于决定最佳临界点的方法。ROC曲线用真阳性率和假阳性率作图得出曲线，其横轴表示假阳性率（1-特异度），纵轴表示真阳性率（灵敏度）...
在监督学习建模中有一个重要的模块是模块的检测，就是怎样判断一个模型的好坏？那么常用的的检测的指标有P值、R值、F值、ROC曲线、AUC值等，今天来学习他们都是怎么来的，有什么用处。这里为二分类问题，即...
这是Python机器学习系列原创文章，我的第204篇原创文章。一、引言对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：针对不同的数据集，有些步骤不适用即不需要做，其中橘红色框为必要步骤，由于数据质量较高...
全文共7940字，预计学习时长30分钟或更长本文将以一家造纸厂的生产为例，介绍如何使用自动编码器构建罕见事件分类器。现实生活中罕见事件的数据集：背景1.什么是极端罕见事件？在罕见事件问题中，数据集是...
对机器学习的评估度量是机器学习核心部分，本文总结分类问题常用的metrics分类问题评估指标在这里，将讨论可用于评估分类问题预测的各种性能指标1ConfusionMatrix这是衡量分类问题性能的...
ROC曲线在介绍ROC曲线之前，我们首先需要介绍混淆矩阵(ConfusionMatrix)。在统计分类模型的评估过程中分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来的表格...
有同学做了个多分类的预测模型，结局有三个类别，做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树，多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的，后面两种模型报告了混淆矩阵，审稿人就提出要统一模型评...
在诊断实验和预测模型的临床效能评价中，我们常常用到ROC曲线分析。在SPSS中绘制ROC曲线操作比较简单，但如果将多个指标的ROC曲线绘制在同一个图中，有时候会碰到有些指标的ROC曲线在对角线上面，一...
尔云间一个专门做科研的团队原创小果生信果小伙伴们，大家好呀，很高兴和大家见面，前段时间应小伙伴出的解读ROC曲线图，小伙伴反应很是积极，这不最近小伙伴对于不同年份的ROC曲线图的分析呼声很高，...
尔云间一个专门做科研的团队关注我们做了生信分析，拿到一堆数据，看不懂图怎么办？火山图、热图、散点图、箱线图、瀑布图···这么多类型的图都咋看？风险模型预后评估图、GO-KEGG富集分析图、GSEA...
ROC曲线的基本思想是把敏感度和特异性看作一个连续变化的过程，用一条曲线描述诊断系统的性能，其制作原理是在连续变量中不同界值点处计算相对应的灵敏度和特异度，然后以敏感度为纵坐标、1-特异性为横坐标绘制...
大侠幸会，在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸，多个算法赛Top[日更万日，让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...
作者/风仕在上一期，我们已经讲完了诊断试验的基础知识，这期开始讲准确性检验(ROC曲线)，我们主要从准确性检验(ROC曲线)的介绍、基本概念、绘制原理、统计量、使用条件及案例的SPSS操作演示这几...
【作者介绍】李志辉，长期从事各类统计软件应用研究，主编或参编SPSS、MINITAB、STATISTICA多个统计软件教材共8本。代表作：电子工业出版社《SPSS常用统计分析教程(SPSS22.0中...
