问题 在做二分类问题时候，有正样本和负样本。构建的算法，针对每个样本会输出一个分数值。假设该分数大小为[0, 1]区间内的值。有时候单纯地以分数0.5位阈值划分样本为预测为1或者预测为0，效果有时候并不好，此时如何确定很好的阈值…

ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve) 1 简介 ROC曲线是用于评估二元分类模型（如Logistic回归）表现优劣的一种工具，其横轴表示假阳性率（false positive rate，FPR），即实际为负例但…

ROC曲线图详解 （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曲线是根据一系列不同的二分类方式&#xf…

文章目录 绘制ROC曲线和最优阈值使用sklearn.metrics绘制ROCLogisticRegression示例k-折交叉验证ROC二分类问题模型评价标准 绘制ROC曲线和最优阈值 这里最优阈值的最优是使用Youdan指数（灵敏度特异度-1）进行评价得到的最优。 分类数据，输入…

什么是ROC曲线 ROC曲线是什么意思，书面表述为： “ROC 曲线（接收者操作特征曲线）是一种显示分类模型在所有分类阈值下的效果的图表。” 好吧，这很不直观。其实就是一个二维曲线，横轴是FPR，纵轴…

文章目录 ROC曲线学习总结1. ROC曲线(Receiver Operating Characteristic)的概念和绘制2. 利用ROC曲线评价模型性能——AUC(Area Under Curve)3. 利用ROC曲线选择最佳模型3.1 不同模型之间选择最优模型3.2 同一模型中选择最优点对应的最优模型3.3 当测试集中的正负样本的分布变…

机器学习基础（1）- ROC曲线理解 2 2018.09.09 16:14:12 字数 2776 阅读 10017 本文用于理解ROC曲线的定义，绘制过程及其应用实现。 基本目录如下： 什么是ROC曲线？ 1.1 ROC曲线的历史 1.2 ROC曲线的定义 1.3 ROC曲线的应…

前言 ROC 曲线是一种坐标图式的分析工具，是由二战中的电子和雷达工程师发明的，发明之初是用来侦测敌军飞机、船舰，后来被应用于医学、生物学、犯罪心理学。 如今，ROC 曲线已经被广泛应用于机器学习领域的模型评估，说…

一、ROC简介 ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic，中文名字叫“受试者工作特征曲线”，其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC 曲线。平面的横坐标是false positive rate(FPR)，纵坐标是true positive rate(TPR)。对某个…

00简介 ROC曲线，全称Receiver Operating Characteristic Curve（受试者特征曲线）。 ROC曲线由灵敏度为纵轴，（1-特异度）为横轴绘制而成。通过绘制ROC曲线可以让读者直观地看到某指标各取值对结局指标的诊断…

作者：PrimiHub-Kevin ROC 曲线是一种坐标图式的分析工具，是由二战中的电子和雷达工程师发明的，发明之初是用来侦测敌军飞机、船舰，后来被应用于医学、生物学、犯罪心理学。 如今，ROC 曲线已经被广泛应用于机器学习领…

文章目录 前言一、ROC 曲线是什么？二、绘制 ROC 曲线1. 图介绍2.代码实现 总结 前言 看了一些怎么画ROC曲线的内容，感觉没有找到自己想要的知识，都是零散的或者直接的模板，里面的参数和术语都没有介绍。这篇文章介绍 ROC 基础知识…

什么是ROC和AUC ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）和AUC（Area Under the Curve）是用于评估二分类模型性能的重要工具。 ROC曲线以真正例率（True Positive Rate，也称为召回率或灵敏度&…

stacking算法作为kaggle上常用的一种算法，个人在网上查看了很多博客，都没有彻底明白，最近在知乎上找到了一篇讲解很清楚的stacking算法。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25836678 原文中有一幅图极具误导性，本文找到的最后一幅图为…

翻到之前自己写的这篇博客，感觉写的还是不够简洁明了，特地回来改一下，顺便文末附上Kaggle内相关操作的代码，希望能够帮助学习的同学能够瞬间理解stacking这个概念。 stacking：stacking是一种分层模型集成框架。以两层…

什么是集成学习方法？ 集成学习有以GBDT为代表的boosting方法和以RF为代表的Bagging方法，今天我们介绍另外一种stacking方法。stacking在kaggle中大为光火，很多高分选手都用了此方法，在工业界应用不详，还请知道的大神详…

目录 前言： 一、数据预处理 1.1数据信息 1.2读取数据、查看数据信息 1.3特征编码 1.4数据划分 二、基模型的建立及参数的选择 2.1模型选择及寻找最优参（有更好的参数可以自己调） 2.2使用最优参训练模型并评估模型 三、Stacking模型的…

前言 最近研究模型融合，看到很多关于介绍Stacking的文章，大多数文章都有这张图。如果你能一眼看懂，OK，那你就不用继续读下去了。如果一下子看不懂，我会结合代码具体介绍Stacking是如何工作的。 一、Stacking是什么&…

前言 机器学习中很多训练模型通过融合方式都有可能使得准确率等评估指标有所提高，这一块有很多问题想学习，于是写篇博客来介绍，主要想解决： 什么是融合？几种方式融合基本的模型融合组合及适用场景、优缺点等 什么是…

1. 基本概念 ​ 模型堆叠是一种数据科学基础方法，它依赖于多个模型的结果，即将多个弱学习器的结果进行组织，往往胜过单一的强模型。过去几年中大多数主要 kaggle 比赛的获胜者在最终获奖模型中都使用了模型堆叠。 ​ 堆叠模型类比于现实世界…