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机器学习分类模型评估(三)-F值(F-Measure)、AUC、P-R曲线

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、P-R曲线。F值（F-measure）F值（又称为F-Score）定义为‘精确率’和‘召回率’的调...

SPSS ROC曲线诊断临界值确定

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），ROC曲线上任意一点代表特定阳性标准值相对应的灵敏度和特异度，可反映灵敏度和特异度的关系；通常认为...

分类器模型检测--ROC曲线和AUC值

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，即只有正例（为1）和负例（为0）。1、TP为正例中正确预测的值。2、FP为错报，即把不是正例的样本预...

【Python机器学习系列】建立梯度提升模型预测心脏疾病

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，本文有些步骤跳过了，跳过的步骤将单独出文章总结！同时欢迎大家关注翻看我之前的一些相关文章。Grad...

如何Keras自动编码器给极端罕见事件分类

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，数据集是不平衡的。也就是说，正样本比负样本数量少。典型罕见事件问题的正样本数约占总数的5-10%。而在极端罕...

机器学习分类问题:9个常用的评估指标总结

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最简单方法，其中输出可以是两种或更多类型的类。混淆矩阵只不过是一个具有两个维度的表，即“实际”和“预...

基于R语言的ROC曲线绘制及最佳阈值点(Cutoff)选择

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就是混淆矩阵。混淆矩阵的示意图如下：在混淆矩阵中：TP代表的是真实值是positive，模型分类为p...

R数据分析:多分类问题预测模型的ROC做法及解释

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估指标。那么肯定是统一成ROC了，刚好借这个机会给大家讲讲ROC在多分类问题情形下的具体使用和做法。...

SPSS实战:多个指标ROC曲线方向不一致的解决办法汇总(收藏)

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，一些在对角线下面，面对这样的问题，该如何解决？如下图这样：指标1的ROC曲线在对角线下方，相应的AUC...

小果教你快速分析ROC生存曲线图

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，为此小果特地带来不同年份ROC曲线图的分析，让给大家不再为看不懂不同年份ROC图谱解读而困扰。以下是...