roc/auc作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到)。 其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是: 每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混。
文献中常见的ROC曲线有两种,一种是多时间点ROC(timeROC),是不同时间点下的ROC,最常见的为1、3、5年,如图1;一种是多指标ROC(multiROC),是不同变量的ROC,如图2中的风险评分risk score、年龄age、性别gender。
roc曲线图中45度线下的面积是0.5,roc曲线与它偏离越大,越向左上方靠拢,它下方的面积(auc)就越大,其auc值也越接近于1。 因此,我们可以根据AUC的值来判断一个分类模型的预测效果。
但是如果两个试验参数的auc面积都大于0.5,那我们该如何比较这两个roc指标的诊断能力是否有差别呢? 二、数据集展示 这里就不以科研数据来做展示了,防止泄露个人研究信息,统一采用R语言自带的数据集,接下来就使用pROC自带的数据集aSAH进行演示:
对roc曲线的相关理论有了一定理解之后,接下来就可是使用spssau软件的roc曲线分析功能进行roc曲线的构建与分析了。 三、分析操作 上传数据至 SPSSAU 系统,首先使用SPSSAU的数据标签功能,将是否生病变量中的数字1标识为“生病”,数字0标识为“未生病”,然后 ...
这个函数可以在多个包中找到,但最常见的是在 `pROC` 包中。`pROC` 包提供了一种简单而灵活的方式来创建和分析 ROC 曲线,它主要用于评估二分类模型的性能。 首先,确保安装了 `pROC` 包: ```R. install.packages("pROC") ```. 然后,您可以使用 `roc` 函数来创建 ROC 曲线。
roc曲线绘制的是假阳性率(fpr)对真阳性率(tpr)的曲线,其中每个点代表一个特定的阈值。 曲线下的面积就是AUC。 理想情况下,如果模型完全正确,ROC曲线将沿着左边和上边的坐标轴边缘,此时AUC为1;如果模型的预测结果与随机猜测无异,ROC曲线将呈现一条 ...
第二步,让我们依次来看每个样本。对于样本1,如果我们将他的score值做阈值,也就是说,只有score大于等于0.9时,我们才把样本归类到真阳性(true positive),这么一来, 在ROC曲线图中,样本1对应的混淆矩阵(confusion matrix)为
在roc曲线的绘制中,需要先知道每个样本被预测为正例的概率。请问每个样本被预测为正例的概率如何计算?我是知道逻辑回归中如何计算?然而,其他的机器学习模… 显示全部
体育类一般是CHN吧?网址上用cn 不知道其他领域还有什么细分吗?