集成学习roc曲线点很少 / 张生荣

解决ROC曲线画出来只有一个点的问题

之前在做kaggle比赛时,有个比赛使用AUC来评比的,当时试着画了ROC曲线,结果出来的下图这样的图形.跟平时的ROC曲线差好远,就只有一个点.而别人家的都是很多转折的,为啥我的不一样. 我的图如下 ...

为了获取ROC曲线的最佳阈值,需要使用一个指标--约登指数,也称正确指数. 借助于matlab的roc函数可以得出计算. % 1-specificity = fpr % Sensitivity = t ...

R语言简介 R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具. 人们通常使用接收者操作特征曲线(ROC)进行二元结 ...

自己整理编写的逻辑回归模板,作为学习笔记记录分享.数据集用的是14个自变量Xi,一个因变量Y的australian数据集. 1. 测试集和训练集3.7分组 australian <- read. ...

目录 ROC曲线绘制要点(仅记录) 提取数据(标签值和模型预测值) 多分类的ROC曲线画出来并不难 ROC曲线绘制要点(仅记录) 1.ROC用于度量模型性能 2.用于二分类问题,如若遇到多分类也以二分 ...

本文实例讲述了PHP中功能强大却很少使用的函数.分享给大家供大家参考,具体如下: call_user_func_array - 让参数以数组的形式调用一个函数 call_user_func - 调用一 ...

基本概念 precision:预测为对的当中,原本为对的比例(越大越好,1为理想状态) recall:原本为对的当中,预测为对的比例(越大越好,1为理想状态) F-measure:F度量是对准确率和召 ...

一个完整的数据挖掘模型,最后都要进行模型评估,对于二分类来说,AUC,ROC这两个指标用到最多,所以利用sklearn里面相应的函数进行模块搭建. 具体实现的代码可以参照下面博友的代码,评估svm的 ...

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. ...

一.前言普通机器学习:从训练数据中学习一个假设. 集成方法:试图构建一组假设并将它们组合起来,集成学习是一种机器学习范式,多个学习器被训练来解决同一个问题. 集成方法分类为: Bagging(并行训 ...

首先以支持向量机模型为例先导入需要使用的包,我们将使用roc_curve这个函数绘制ROC曲线! from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics i ...

目录多条ROC曲线绘制函数绘制效果调用格式与方法详细解释和说明 1.关键函数 2.参数解释需要注意的小小坑补充总结多条ROC曲线绘制函数 def multi_models_roc(na ...

前言 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.这篇文章将先简单的介绍ROC和AU ...

ROC 结果源数据:鸢尾花数据集(仅采用其中的两种类别的花进行训练和检测) Summary features:['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'p ...

前言大家应该都知道,我们在很多时候使用 Carbon 来处理日期和时间,对吗?但是又有多少人完整的阅读过文档了解它有那些方法呢?除了众所周知的 now() 和 format() 方法,Carbon ...

目录一. 接口文档概述二. SpringBoot集成swagger2 2.1 引入依赖 2.2 引入配置 2.3 给Controller 添加注解 2.4 [404]问题解决 2.5 替换UI 三 ...

目录一.什么是集成学习二.Bagging算法三.Bagging用于分类四.Bagging用于回归一.什么是集成学习集成学习是一种技术框架,它本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过构建并结 ...

因为在准备讲Maven用Maven Helper插件的时候,在网上学习,发现资料很少,我就把自己研究的配置分享给大家!!IDEA(本人用的2017.2版本) IDEA设置:已打开软件:File--&g ...

关于 PHP 的文件操作,我们也将是通过一系列的文章来进行学习.今天我们先学习的是一个很少人使用过,甚至很多人根本不知道的扩展,它与我们日常的文件操作有些许的不同.不过这些差别并不是我们肉眼所能直观看 ...