StatisticsROC曲线 在分类预测中,我们一般比较关注准确率,但是,混淆矩阵也是非常重要的。尤其是当我们都其中的某一类别特别感兴趣的时候,通常要单独的看这个类别的召回率和精度,比如在癌症诊断过程中,我们宁愿错误的认为一个人是... 01月13日 1,812 评论 阅读全文
Statistics关于ROC曲线,IDI和NRI (一)缘起 这几天,连续碰到多人咨询了两个同样的问题,这两个都是非常有意思的话题: 如何比较两个模型的预测效果?ROC的AUC值比较?IDI、NRI如何计算? 如何做危险因素评分预测模型?怎样将回归... 06月09日 6,348 1 阅读全文
Statistics全面了解ROC曲线 初识ROC曲线 1. ROC的前世今生: ROC的全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)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... 03月09日 64,597 1 阅读全文
BioinformaticsROC曲线和PR曲线(Precision-Recall)的联系 在机器学习中,ROC(Receiver Operator Characteristic)曲线被广泛应用于二分类问题中来评估分类器的可信度,但是当处理一些高度不均衡的数据集时,PR曲线能表现出更多的信息... 11月11日 508 评论 阅读全文
StatisticsR绘制ROC曲线 ROC曲线,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)。 ROC曲线... 08月09日 4,231 1 阅读全文
Statistics使用Python画ROC曲线以及AUC值 AUC介绍 AUC (Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于 F1-Score 对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如 scikit-l... 07月03日 6,527 评论 阅读全文
Statistics多指标ROC曲线怎么画? 最近,有多位临床研究者来咨询,都问到同样的一个问题,说在临床上某一个指标诊断某种疾病的准确性往往不高,于是研究者想将多个指标综合,看多指标综合对某一疾病诊断的准确性如何。 大家都知道,ROC曲线可以实... 05月09日 7,382 评论 阅读全文
StatisticsSPSS学习笔记之——ROC曲线 一、ROC曲线的概念 受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve, ROC曲线),最初用于评价雷达性能,又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是以真... 03月09日 2,804 评论 阅读全文