R语言如何批量进行求的ROC曲线的AUC值？-CSDN论坛

生存模型的AUC

前面的文章总结了分类模型的AUC评价，但是对于生存模型如Cox比例风险模型，是否有类似的评价指标呢？比较简单粗暴的想法是，确定一个生存终点，从而将生存模型的评价转化为分类模型的评价，比如3年DFS，此时生存时间和生存状态便依据3年这个时间点，转化成第3年那个时刻的“生存状态”，即模型因变量变成了分类变量。这个时候可以直接用分类模型的AUC计算方式直接计算（但是预测模型应该仍然是用Cox模型，暂...

关于R语言做ROC曲线

我用R语言作ROC曲线，为什么老是出现最后的那个错误呢？这个怎么解决呢？新手一枚，求指点…… > S S<-S

R语言|求ROC和AUC值

测试 junjun 2016年9月29日 1、求ROC和AUC值 #方法一:ROCR包中主要是两个class：prediction和performance。前者是将预测结果和真实标签组合在一起，生成一个prediction对象，然后在用performance函数，按照给定的评价方法，生成一个performance对象，最后直接对performance用plot函数就能绘制出相应

使用R进行分类时，ROC的绘制和AUC的计算

在之前的这篇日志中，我简单介绍了使用R进行Logistic Regression时，Recall，Precision，TPR，FPR等等的计算，但是如果依照这种方法绘制ROC曲线（关于ROC和AUC的概念，网上有很多介绍，例如：http://beader.me/2013/12/15/auc-roc/ ）就太过于麻烦了，需要手动调整分类阈值。其实R也提供了最基本的ROC曲线绘制的工具包（Pack

分类器评价与在R中的实现：ROC图与AUC

分类模型评价一般有以下几种方法：混淆矩阵(Confusion Matrix)、收益图(Gain Chart)、提升图(Lift Chart)、KS图(KS Chart)、接受者操作特性曲线(ROC Chart)。“分类器评价与在R中的实现”系列中将逐个介绍。之前已介绍过最基础的混淆矩阵、收益图与提升图。本篇介绍ROC图(ROC Chart)及由此计算的AUC。一、ROC图简介

R语言基本计算

#R是作为统计语言，生来就对统计计算有良好的支持，一个函数就能实现一种统计计算，所以用R语言做计算特别方便。 #基本计算三角函数计算方程计算 #1 基本计算四则运算: 加减乘除, 余数, 整除, 绝对值, 判断正负 a<-10;b<-5;c=3 a+b;a-b;a*b;a/b #加减乘除 a%%b;a%/%b;a%%c;a%/%c # 余数,整除 abs(-a)...

R语言模型评估与选择

1、经验误差如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E=a/m，对应地精确度为1-a/m。实际预测输出与样本的真实值之间的差异成为“误差”。学习器在训练集在的误差成为“经验误差”。在新样本上的误差称为“泛化误差”。显然，泛化误差小的学习器是我们希望得到的。2、评估方法测试集是用来测试学习器对新样本的判别能力，然后以测试集上的“测试误差”作为泛化误差的近似。2.1 训练样本和测试样本划分1...

R语言利用caret包比较ROC曲线

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。

R语言绘制ROC曲线

（PS：下述内容或许部分表述有误，请谨慎参考，但以下操作本人均测试正常；本文很多内容参考了网友智慧，在次深表感谢。大部分参考资料已经注明来源，但疏忽在所难免，小部分未注明，请谅解。资源，共建共享，引用本文内容请注明出处，谢谢！）内容：利用R语言绘制ROC曲线并计算AUC 平台：R 2.15.3 1. 吐槽一大堆，省略xxx字 2. 准备工作 2.1 安装 R 2.2 安装

R语言-绘制ROC曲线

浅谈ROC曲线机器学习中很常见的一个大类就是二元分类器。很多二元分类器会产生一个概率预测值，而非仅仅是0-1预测值。我们可以使用某个临界点（例如0.5），以划分哪些预测为1，哪些预测为0。得到二元预测值后，可以构建一个混淆矩阵来评价二元分类器的预测效果。所有的训练数据都会落入这个矩阵中，而对角线上的数字代表了预测正确的数目，即True Positive+True Nagetive。同时可以相应算出

AUC计算方法总结

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两者的简单介绍见这里。

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC June 22, 2013 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 ROC曲线需要提前说明的是，

R语言绘制ROC曲线如何画在一个图中

library(“pROC”) data(aSAH) 加载R语言自带的数据 roc1 <- roc(myData2label,myData2label, myData2score) plot(roc1, col=”blue”) plot.roc(roc2, add=TRUE, col=”r

对AUC的重新理解

以前光看书，知道AUC是对ROC曲线下面积的计算，工作后才知道AUC常用来衡量模型结果好坏，而且AUC的物理意义是任取一个正例和任取一个负例，正例排序在负例之前的概率。但刚听到这种说法的时候，并不理解，于是寻找了一下解释资料。1 AUC,ROC简单解释 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线的横坐标为FPR(假正率)，纵坐标为TPR(真正率)，以下为关于F...

R语言如何用qplot绘制两条拟合曲线

-

YOLO实战

YOLO实战第一章:darknet与yolo 第一节好基友--Darknet与YOLO 第二节多才多艺的Darknet 第三节屌丝的利器---floydhub 第四节飞一般的图像标注第五节如何编译

急求！怎么用matlab绘制pr曲线！

想知道怎么用matlab绘制显著性检测里面的PR曲线monkey:0.gif

ROC曲线的绘制

roc_curve ROC曲线指受试者工作特征曲线/接收器操作特性(receiver operating characteristic，ROC)曲线,是反映灵敏性和特效性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真正例率（也就是灵敏度）（Tru

聚类结果评价指标 precision recall F1

现在在做文章间的聚类，写了个算法，跑出来了结果，比如 vec1=c(1,1,2,2) //实验结果，前两个被分成了一类，后两个被归到了一类 vec2=c(1,1,1,2) //真实结果，前3个为同一类

Detectron绘制loss曲线和pr曲线

绘制loss曲线参见博客：detectron训练日志可视化绘制p-r曲线在detectron测试完毕后，会在相应的结果输出文件夹中输出每一类的不同precision对应的recall值，保存在xx_pr.pkl中，例如ship_pr.pkl，绘制p-r的代码为： import pickle import os.path as osp import matplotlib.pyplot...

机器学习之类别不平衡问题世界杯足球竞猜源码下载 —— ROC和PR曲线

ROC曲线和PR（Precision - Recall）世界杯足球竞猜源码下载dsluntan.com 企娥3393756370世界杯足球竞猜源码下载曲线皆为类别不平衡问题中常用的评估方法，二者既有相同也有不同点。本篇文章先给出ROC曲线的概述、实现方法、优缺点，再阐述PR曲线的各项特点，最后给出两种方法各自的使用场景。ROC曲线ROC曲线常用于二分类问题中的模型比较，主要表现为一种真正例率 (T...

SSD算法评估：AP， mAP和Precision-Recall曲线

前言对于目标检测算法来说，最终模型的评价至关重要。本文将针对SSD检测框架，简要叙述如何在模型的测试阶段，针对标注好的测试集，得到mAP，每一类的AP，以及画出P-R曲线。这里博主不再赘述mAP的概念及其计算公式，只说怎么修改caffe-ssd的代码。模型测试 SSD算法的模型测试主要有两种方式，一种是训练中每间隔一定的迭代次数进行测试，一种是在模型训练结束后，针对某个caffemo...

R语言随机森林回归曲线可以绘制出来吗

如题，题主小白最近自学随机森林回归，一来不知道用不用像线性回归那样比较自变量的显著性，二来不知道回归曲线能不能画出来，三来不知道回归曲线是否是直线，还是说随机森林算法可以自主选择最优路径？

边缘检测PR曲线求助

为了绘制PR曲线，①如何得到Canny边缘检测的边缘概率图呢？②基于图的图分割算法运行之后可得到分割图像，分割边界即为边缘，又如何得到边缘概率图呢？

faster rcnn 代码脑图

faster rcnn 代码脑图，基于官网的faster rcnn 代码脑图

R语言绘制ROC曲线,求帮忙

初学R语言，急需绘制ROC曲线图，示例如下：标签项目A 项目B 1 1.65 155.15 1 1.71 155.28 1 1.43 153.22 1 1.77 154.34 2 1.33 152

如何计算Faster R-CNN模型的precision，recall？

模型已经训练出来了，自己的数据集。但是不知道这两个指标如何计算。Ubuntu16.04，caffe环境。才接触这个，小白一个。谢谢。

【转】深度学习：图像检测概述rcnn, fastrcnn, fasterrcnn,yolo,ssd

深度学习：图像检测概述rcnn, fastrcnn, fasterrcnn,yolo,ssd https://blog.csdn.net/weixin_41108334/article/details/82897572

机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线

ROC曲线和PR（Precision - Recall）曲线皆为类别不平衡问题中常用的评估方法，二者既有相同也有不同点。本篇文章先给出ROC曲线的概述、实现方法、优缺点，再阐述PR曲线的各项特点，最后给出两种方法各自的使用场景。 ROC曲线 ROC曲线常用于二分类问题中的模型比较，主要表现为一种真正例率 (TPR) 和假正例率 (FPR) 的权衡。具体方法是在不同的分类阈值 (threshold...

机器学习之类别不平衡问题 —— ROC和PR曲线

写在前面：在CTR预估中，用户发生点击行为这类正样本显著少于负样本，那么用ROC来评价通常结果非常乐观，在网上调研了两天，对于不平衡问题，有多重评价方法，尤其是PR曲线最常用，无论是竞赛还是实际场景中，这篇文章总结的非常全面，转载到这。机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方...

R语言︱分类器的性能表现评价（混淆矩阵，准确率，召回率，F1,mAP、ROC曲线）

笔者寄语：分类器算法最后都会有一个预测精度，而预测精度都会写一个混淆矩阵，所有的训练数据都会落入这个矩阵中，而对角线上的数字代表了预测正确的数目，即True Positive+True Nagetive。同时可以相应算出TPR（真正率或称为灵敏度）和TNR（真负率或称为特异度）。我们主观上希望这两个指标越大越好，但可惜二者是一个此消彼涨的关系。除了分类器的训练参数，临界点的选择，也会大

FPN（feature pyramid networks）算法讲解

这篇论文是CVPR2017年的文章，采用特征金字塔做目标检测，有许多亮点，特来分享。论文：feature pyramid networks for object detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144论文概述：作者提出的多尺度的object detection算法：FPN（feature pyramid networks）。原来多数的

深度探讨机器学习中的ROC和PR曲线

引言\quad 在 21 Must-Know Data Science Interview Questions and Answers 的文章中，有这类似这样的问题，它问的是Explain what precision and recall are. How do they relate to the ROC curve?关于这个问题其实有许多需要回答的，不仅仅是他们的表现形式不同，同时它涉及到下机

FPN详解

论文题目：Feature Pyramid Networks for Object Detection 论文链接：论文链接论文代码：Caffe版本代码链接一、FPN初探 1. 图像金字塔图1 图像金字塔图2 高斯金字塔效果如上图所示，这是一个图像金字塔，做CV的你肯定很熟悉，因为在很多的经典算法里面都有它的身影，比如SIFT、HOG等算法。我们常用的是高斯金字塔...

机器学习性能指标精确率、召回率、F1值、ROC、PRC与AUC

精确率、召回率、F1、AUC和ROC曲线都是评价模型好坏的指标,那么它们之间有什么不同，又有什么联系呢。下面让我们分别来看一下这几个指标分别是什么意思。针对一个二分类问题，将实例分成正类(postive)或者负类(negative)。但是实际中分类时，会出现四种情况. (1)若一个实例是正类并且被预测为正类，即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是正类，但是被预

python spark 简单的gbdt, LR模型的使用示例

# coding: utf-8 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark import SparkConf, SparkContext spark = SparkSession.builder.master(&quot;local[2]&quot;).appName(&quot;test&quot;).enableHiveSupport().getOrCreate() sc ...

怎么做ROC曲线？

ROC曲线中的各个点是怎么得到的？WEKA中的ROC曲线是怎么得到的？可以QQ交谈：８７２２８６９９０

R语言如何找到患者数据中具有差异的指标？（PLS—DA分析）

参考原文：http://tecdat.cn/?p=4550 从海量数据中发现潜在标志指标, 需要借助多变量模式识别方法. 无监督的模式识别方法包括主成分分析（PCA、聚类分析(HCE)等，根据模式识别模型抽提出对分类有重要贡献的指标后, 如果还需要进一步验证这些指标的差异性，那么可以在r语言中使用PLSDA模型进行分析。本文使用几组患者对不同指标进行评分的数据，最后使用PLS—DA模型...

机器学习中的ROC和PR曲线以及代码实现

转自：https://blog.csdn.net/taoyanqi8932/article/details/54409314引言在 21 Must-Know Data Science Interview Questions and Answers 的文章中，有这类似这样的问题，它问的是Explain what precision and recall are. How do they relat...

K折交叉验证

写在开头：最近参加了DF的数据竞赛，发现了交叉验证的强大之处。计算时间会长很多但是真的可以把准确率提高很多！这里有对交叉验证很好的解释：知乎专栏：Cross-Validation详解总结：为什么要使用交叉验证？训练集和测试集的划分方法很大程度上影响最终的模型与参数的值。要尽量使用更多的数据参与到模型的训练中普通的交叉验证方法LOOCV（Leave-one-out cross-val...

对ROC和KS曲线的理解

先上图 ROC曲线是评判一个模型好坏的标准，有两个值要知道，FPR（假正率）和TPR（真正率），ROC曲线就是以这两个值为坐标轴画的。比如逻辑回归得到的结果是概率，那么就要取阈值来划分正负，这时候，每划一个阈值，就会产生一组FPR和TPR的值，然后把这组值画成坐标轴上的一个点，这样，当选取多组阈值后，就形成了ROC曲线（每次选取一个不同的阈值，我们就可以得到一组FPR和TPR，即ROC曲

ks（洛伦兹曲线）指标理解

KS(Kolmogorov-Smirnov)值越大，表示模型能够将正、负客户区分开的程度越大。KS值的取值范围是[0，1] 通常来讲，KS>0.2即表示模型有较好的预测准确性。 ks求解方法： ks需要TPR和FPR两个值：真正类率(true positive rate ,TPR), 计算公式为TPR=TP/ (TP+FN)，刻画的是分类器所识别出的正实例占所有正实例的比例...

一文完全理解模型ks指标含义并画出ks曲线（包含代码和详细解释）

KS(Kolmogorov-Smirnov)：KS用于模型风险区分能力进行评估，指标衡量的是好坏样本累计分部之间的差值。好坏样本累计差异越大，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越强。 ——神秘的KS值和GINI系数上面是ks的简单介绍，相信大家看了这几句话，肯定还是不懂ks到底是个什么。我也是研究了比较久，终于搞清楚了ks的具体计算方式。搞清楚了计算方式后，ks的含义自然就清楚了。下面...

4.4.2分类模型评判指标（三） - KS曲线与KS值

简介 KS曲线是用来衡量分类型模型准确度的工具。KS曲线与ROC曲线非常的类似。其指标的计算方法与混淆矩阵、ROC基本一致。它只是用另一种方式呈现分类模型的准确性。KS值是KS图中两条线之间最大的距离，其能反映出分类器的划分能力。一句话概括版本： KS曲线是两条线，其横轴是阈值，纵轴是TPR与FPR。两条曲线之间之间相距最远的地方对应的阈值，就是最能划分模型的阈值。 KS值是MAX(TP...

R语言KS曲线函数

R语言的KS曲线函数实现，允许文件一次后直接调用函数名即可，参数说明见注释

KS检验算法

需要用到KS检验算法,没有找到相关的资料,请各位赐教求:算法的公式,意义? 谢谢!

KS曲线和ROC曲线

KS曲线和ROC曲线都是在对二分类模型做评估时的一种直观表现。以前用的和听得多的是ROC曲线，很少会听到KS曲线。只能说偶孤陋寡闻了。下面就聊一聊KS曲线和ROC曲线。既然要画曲线，我们先看看需要用到哪些数据。因为是二分类，我们就分为正样本和负样本。 TP 真正例，也就是被正确分类的正样本 FP 假正例，也就是被误分为正样本的负样本 TN 真反例，也...

ks：能定阈值的评价指标

导语之前讲解过AUC评价指标，AUC能很好描述模型整体性能的高低。除了AUC，还有一个指标能描述相同的效果，那便是KS，而且KS还能够给出最佳划分阈值。那么，KS具体是什么指标？计算方式和AUC有何不同？ KS评价指标 KS（Kolmogorov-Smirnov）评价指标，通过衡量好坏样本累计分部之间的差值，来评估模型的风险区分能力。其计算方式和AUC的计算方式基本类似，我们不妨先来回顾一...

对混淆矩阵、F1-Score

（一）混淆矩阵混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法。下面给出二分类的混淆矩阵 Predicted as Positive Predicted as Negative Labeled as Positive True Positive(TP) False Negative(FN) Labeledas Negativ...

ks检验

假设x1,x2.......,xn,分别是n个灯泡的按时间顺序坏掉的时间，先求得其分布函数是y=f（x），对其进行ks检验，怎么求Dn值？怎么求相应的Dnα 下面有个不完整代码，我没看懂，哪个高手

R语言数据挖掘-模型评估篇

-

金融风控基本知识（iforest，AUC，PSI，KS曲线）

最近，准备总结一些机器学习在金融风控方面的基础知识，毕竟最近自己也入了金融安全的坑。首先要讲的知识点是一种异常检测算法——Iforest，该算法由周志华老师团队提出《Isolation Forest》，由于其计算复杂度比较低，被大量的运用在工业界中。下面我来介绍一下该算法工作原理：这个森林的每一棵树都是二叉树的结构，并采用完全随机的方式生成，即在进行叶子节点分裂的时候随机的选取特征，随机选...

【转】对混淆矩阵、F1-Score、ROC曲线、AUC和KS曲线的理解

（一）混淆矩阵&nbsp; 混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法。下面给出二分类的混淆矩阵&nbsp;Predicted as PositivePredicted as NegativeLabeled as Posit...

笔记︱风控分类模型种类（决策、排序）比较与模型评估体系（ROC/gini/KS/lift）

本笔记源于CDA-DSC课程，由常国珍老师主讲。该训练营第一期为风控主题，培训内容十分紧凑，非常好，推荐：CDA数据科学家训练营一、风控建模流程以及分类模型建设 1、建模流程该图源自课程讲义。主要将建模过程分为了五类。数据准备、变量粗筛、变量清洗、变量细筛、建模与实施。 2、分类模型种类与区别风控与其他领域一样，分

利用python绘制KS曲线

在金融领域中，我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。一般来说。好人样本的分布同坏人样本的分布应该是有很大不同的，KS正好是有效性指标中的区分能力指标：KS用于模型风险区分能力进行评估，KS指标衡量的是好坏样本累计分布之间的差值。好坏样本累计差异越大，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越强。 def modeval...

怎么把偏态分布转换为正态分布

关于处理学生成绩分布不合理无法互相比较的问题。

Python实现KS曲线

更多大数据分析、建模等内容请关注公众号《bigdatamodeling》 python实现KS曲线，相关使用方法请参考上篇博客-R语言实现KS曲线代码如下： ####################### PlotKS ########################## def PlotKS(preds, labels, n, asc): # preds is sc...

JAVA对数字证书的常用操作（转载）

JAVA对数字证书的常用操作一：需要包含的包 import java.security.*; import java.io.*; import java.util.*; import java.se

[转]对ROC和KS曲线的理解

先上图 ROC曲线是评判一个模型好坏的标准，有两个值要知道，FPR（假正率）和TPR（真正率），ROC曲线就是以这两个值为坐标轴画的。比如逻辑回归得到的结果是概率，那么就要取阈值来划分正负，这时候，每划一个阈值，就会产生一组FPR和TPR的值，然后把这组值画成坐标轴上的一个点，这样，当选取多组阈值后，就形成了ROC曲线（每次选取一个不同的阈值，我们就可以得到一组FPR和TPR，即ROC曲线上...

【模型区分度】神秘的KS值和GINI系数

有效性指标中的区分能力指标：KS(Kolmogorov-Smirnov)：KS用于模型风险区分能力进行评估，指标衡量的是好坏样本累计分部之间的差值。好坏样本累计差异越大，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越强。KS的计算步骤如下： 1. 计算每个评分区间的好坏账户数。 2. 计算每个评分区间的累计好账户数占总好账户数比率(good%)和累计坏账户数占总坏账户数比率(bad%)。 3.

R语言计算KS，并绘制KS曲线

更多大数据分析、建模等内容请关注公众号《bigdatamodeling》将代码封装在函数PlotKS_N里，Pred_Var是预测结果，可以是评分或概率形式；labels_Var是好坏标签，取值为1或0，1代表坏客户，0代表好客户；descending用于控制数据按违约概率降序排列，如果Pred_Var是评分，则descending=0，如果Pred_Var是概率形式，则descending=...

分类模型的评价指标--混淆矩阵，ROC，AUC，KS，Lift，Gain

对于分类模型，常用的指标有混淆矩阵、ROC曲线，AUC值，KS曲线以及KS值、Lift图，Gain图等，查阅了很多的资料，加入自己的理解整理了一下他们的计算方法和意义，希望对大家有帮助。1. 混淆矩阵---确定截断点后，评价学习器性能假设训练之初以及预测后，一个样本是正例还是反例是已经确定的，这个时候，样本应该有两个类别值，一个是真实的0/1，一个是预测的0/1 ...

模型评估：K-S值和AUC的区别

K-S评估和AUC评估

ks分析

K现阶段主要关注两个部门，一个是刀具使用，一个是人员管理，包括OP和技术员。一 ,刀具 1，一个刀具示意图如下： a,刀具由刀柄跟刀盘及刀立组装而成; b,一个刀盘上可以装N个刀立； c，一个刀立坏了或者刀具寿命到了，这个刀盘上的所有刀立都要换下来，因为无法知道是哪一个刀立坏掉了,换下的刀立可以可以翻转一下再装一次，以后就报废了； d,这样设计的目的是换刀具时只需要换刀...

分类问题ROC曲线和KS曲线的绘制

ROC曲线与AUC ROC曲线下方的面积是AUC，AUC表示对于随机选择的正类别样本确实为正类别，以及随机选择的负类别样本为正类别，分类器更确信前者的概率。分类问题的模型评估理论参考： http://blog.csdn.net/cymy001/article/details/79366754 Python机器学习库sklearn分类问题的模型评估API参考： http://blog.c...

KS检验

KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test） -- 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同

#####好好好####关于模型检验的ROC值和KS值的异同_ROC曲线和KS值

关于模型检验的ROC值和KS值的异同_ROC曲线和KS值按我的理解，ROC曲线是累计坏占比曲线（图中蓝色曲线）下面的面积（>0.5），KS值是累计坏占比曲线-累计好占比曲线差值（图中红色曲线）的最大值。实际上他们都是一样的？不知道我的理解是否有误？谢谢！精彩解答： ROC(Receiver Operating Characteristic Cu

二分类模型评价指标-KS值

KS值— —概念— —KS值越大，表示模型能够将正、负客户区分开的程度越大。通常来讲，KS&amp;amp;gt;0.2即表示模型有较好的预测准确性。柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验（Колмогоров-Смирнов检验）基于累计分布函数，用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同。绘制方式与ROC曲线略有相同，都要计算TPR和FPR。但是TPR和FPR都要做纵轴，横轴为把样本分成多少份。

R语言-评分卡模型验证（ROC,KS，AIC,BIC)

本文主要记录几种常用的模型检验方法：ROC、AUC、Gini系数，KS曲线。重点在R语言的使用上，暂时不包括检验方法的原理。博主刚开始使用R语言不久，因此也借此机会整理记录自己的学习过程。如有不当，欢迎指正。

数据分析与数据挖掘面试题收集

比赛怎么做的（先说解决的问题，属于回归还是二分类问题，KS曲线是什么含义，能优化吗（用AUC代替）） KS值：用真正率和假正率的累计值分别做为纵坐标就得到两个曲线，这就是K-S曲线。 GBDT与XGBoost的区别（知乎wepon大神：https://www.zhihu.com/question/41354392）传统GBDT以CART作为基分类器，xgbo

R程序-ROC图的生成

R语言中实现ROC的画法，第一个input是为true positive的概率，第二个input是预测模型的值。

python-sklearn中RandomForestClassifier函数以及ROC曲线绘制

先转自博主http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1572056/ 介绍一下RandomForestClassifier函数的简单用法 # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from matplotlib.pyplot import * from

R语言：随机森林的实现——randomForest

在前一篇文章中，我们介绍了随机森林，本文我们将着重介绍其R语言的实现。使用randomForest包中的randomForest函数数据简介本文数据选择了红酒质量分类数据集，这是一个很经典的数据集，原数据集中“质量”这一变量取值有{3，4，5，6，7，8}。为了实现二分类问题，我们添加一个变量“等级”，并将“质量”为{3，4，5}的观测划分在等级0中，“质量”为{6，7，8}的观测划分在等...

R学习日志（二）-- 逻辑回归与模型选择：逻辑回归、AIC/BIC、ROC曲线

Task3 逻辑回归数据读取 a&lt;-read.csv(file.choose()) edit(a) summary(a) 数据分组 a1=a[a$ROW&lt;640,-1] a2=a[a$ROW&gt;639,-1] #根据内外样本比例对总体数据进行分组并命名，可随机打乱次序后分组方差分析 options(digits = 9) #调整显示小数位数 glm0.a1=g...

模型评估与选择（中篇）-ROC曲线与AUC曲线

P-R曲线以二分类问题为例进行说明。分类结果的混淆矩阵如下图所示。假设，现在我们用某一算法h对样本进行二分类（划分为正例、反例）。由于算法可能与理想方法存在误差，因此在划分结果中，划分为正例的那部分样本中，可能存在正例，也可能存在反例。同理，在划分为反例的那部分样本中，也可能存在这样的误差。因此，我们需要定义一些指标来衡量我们的算法的好坏程度。下面是两个是目前常用的指标——查准率、查全率。查准率P

分类器的ROC曲线

LDC KNN SVM QDC 测试brest-cancer数据，得出分类正确率和roc曲线

AUC与ROC - 衡量分类器的好坏

二元分类器二元分类器是指要输出(预测)的结果只有两种类别的模型。例如预测阳性/阴性，有病/没病，在银行信用评分模型中，也用来预测用户是否会违约，等等。既然是一种预测模型，则实际情况一定是有些结果猜对了，有些结果猜错了。因为二元分类器的预测结果有两种类别(以下以阴/阳为例)，对应其真实值，则会有以下四种情形: 1. 预测为阳性，真实值为阴性 (伪阳性) 2. 预测为阴性，真实值

用R软件包ROCR画ROC曲线

ROC曲线可以简单、直观得观察分析方法的临床准确性，并可用肉眼作出判断。ROC以真阳性率（灵敏度FPR）为纵坐标，假阳性率（1-特异度TPR）为横坐标绘制的曲线，可准确反映某分析方法特异性和敏感性的关系，是试验准确性的综合代表。ROC曲线不固定分类界值，允许中间状态存在，利于使用者结合专业知识，权衡漏诊与误诊的影响，选择一更佳截断点作为诊断参考值。提供不同试验之间在共同标尺下的直观的比较，ROC曲

详解ROC/AUC计算过程

ROC及AUC计算方法及原理

1.非均衡分类问题在大多数情况下不同类别的分类代价并不相等，即将样本分类为正例或反例的代价是不能相提并论的。例如在垃圾邮件过滤中，我们希望重要的邮件永远不要被误判为垃圾邮件，还有在癌症检测中，宁愿误判也不漏判。在这种情况下，仅仅使用分类错误率来度量是不充分的，这样的度量错误掩盖了样例如何被错分的事实。所以，在分类中，当某个类别的重要性高于其他类别时，可以使用Precison和Recall多个比...

ROC曲线详解

最近学习遇到这个概念，看了半天总算明白了这个曲线的意义。—————————————————————————————————分割线1 ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应

ROC曲线实例分析

1 ROC分析相关 ROC(Receiver Operating Characteristic,受试者工作特征曲线)的概念来自信号检测原理中最初只是为了区分噪声和非噪声对于二分类问题具有很好的表现性能（仅仅是二分类问题，即是非，无有，0/1等）通过以(FPR,TPR)为坐标点画出二维平面中的曲线，即ROC曲线 Recall = TPR = TP/(TP+FN) (True Posit

ROC原理介绍及利用python实现二分类和多分类的ROC曲线

对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F-score1，以及即将要讨论的ROC和AUC。本文通过对这些指标的原理做一个简单的介绍，然后用python分别实现二分类和多分类的ROC曲线。 1 基本概念一个分类模型(分类器)是一个将某个实例映射到一个特定类的过程.分类器的结果可以是给出该实例所属的类别，也可以给定该实例属于某个类别的概率。首先来...

ROC曲线

ROC曲线众所周知，深度学习或者一些机器学习模型中需要有一定标准来判别模型的准确度，理想的模型是对于实际的测试正样本尽量判别为正，反之负样本判别为负。 #模型判断标准一般论文中比较常见的评判标准，TP为true positive就是模型判别为正样本然后实际gt也是正样本的个数，FP（flase positive），FN（false negative)等同理。 ROC曲线（receiver o...

ROC曲线-阈值评价标准

ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。在ROC曲线上，最靠近

ROC曲线详解及matlab绘图实例

在信号检测理论中，接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线）是一种坐标图式的分析工具，用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型、舍弃次佳的模型。 (2) 在同一模型中设定最佳阈值。在做决策时，ROC分析能不受成本／效益的影响，给出客观中立的建议。 ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌...

ROC曲线的通俗理解

在准备机器学习导论课程考试的过程中，发现自己根据西瓜书上的讲解总是也理解不上去ROC曲线的含义。于是在网络上寻求答案，发现一篇讲解得不错的博客【1】，说得比西瓜书好很多，通俗易懂。这里说一下自己的感想和理解对于已经有数据标签的训练样本，可以得到它们的评分：其中class一栏表示真实值，p为正例，n为反例,这20个样本中有10个正例10个反例；score一栏则是分类器给出的分类评分。一...

ROC曲线和AUC面积理解

关注微信公众号【Microstrong】,我现在研究方向是机器学习、深度学习，分享我在学习过程中的读书笔记！一起来学习，一起来交流，一起来进步吧！本文同步更新在我的微信公众号中，公众号文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NDMzMjY1MA==&amp;mid=2247484146&amp;idx=1&amp;sn=963765a3ede231292...

ROC曲线和PR曲线,AP,mAP

ROC曲线

roc曲线

ROC曲线和auc 维基百科上roc是受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在两种不同的判定标准下所得的结果而已。受试者工作特征曲线就是以假阳性概率（False positive...

什么是ＲＯＣ曲线？如何绘制ＲＯＣ曲线？如何计算ＡＵＣ？ＲＯＣ曲线相对Ｐ－Ｒ曲线有什么特点？

场景问题描述：二值分类器（Ｂｉｎａｒｙ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）是机器学校领域中最常见也是应用最广泛的分类器。评价二值分类器的指标很多，比如ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｒｅｃａｌｌ，Ｆ１　ｓｃｏｒｅ　Ｐ－Ｒ曲线等。但这些指标或多或少只能反映模型在某一方面的性能。相比而言，ＲＯＣ曲线则有更多的优点，经常作为评估二值分类器最重要的指标之一。什么是ＲＯＣ曲线？ＲＯＣ曲线是Ｒｅｃｅｅｉｖｅｒ　Ｏｐ...

ROC曲线和 AUC 直白详解

ROC曲线定义在信号检测理论中，接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线）是一种坐标图式的分析工具，用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型、舍弃次佳的模型。 (2) 在同一模型中设定最佳阈值。这里我们只要记得 ROC曲线主要是用来确定一个模型的阈值。理解既然...

机器学习之ROC曲线理解

ROC曲线 1、roc曲线 曲线的坐标分别为真正例率（TPR）和假正例率（FPR），定义如下：真正例的个数是实际值为正例被预测成为正例的值得个数，TPR是预测结果中真正例占实际值中正例的比例；反正例的个数是实际值为反例被预测成为正例的值得个数，FPR是预测结果中反正例占实际值中的反例的比例；很多学习器是为测试样本是产生一个实值或概率预测，然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较，若大于阈值分...

ANSI/ISO C++标准(第二版)下载

ANSI/ISO C++标准第二版(ISO/IEC 14882:2003) 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/balloonpig/2366677?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/balloonpig/2366677?utm_source=bbsseo[/url]

不规则LDPC码在数字水印中的应用下载

不规则LDPC码在数字水印中的应用，讲了什么自己看好了内容如题相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/uu0822/4332144?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/uu0822/4332144?utm_source=bbsseo[/url]

在Windows下本地安装Cygwin下载

在Windows下本地安装Cygwin，在Windows下本地安装Cygwin 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/bluegreen315/4454350?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/bluegreen315/4454350?utm_source=bbsseo[/url]

R语言如何批量进行求的ROC曲线的AUC值？ [问题点数：20分]