R语言模型评估：深入理解混淆矩阵与ROC曲线
在机器学习中，模型评估是至关重要的一环，它帮助我们了解模型在实际应用中的表现。对于分类问题，混淆矩阵（Confusion Matrix）和ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是两种非常流行且强大的评估工具。本文将详细介绍这两种工具在R语言中的使...
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例：麻醉剂用量影响、汽车购买行为2
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例：麻醉剂用量影响、汽车购买行为1:https://developer.aliyun.com/article/1501202 R语言逻辑回归模型分析汽车购买行为 数据描述 用R语言做logistic regression，建模及分析报告，得出结论，数据有一些小问题， 现已改正重发：改成以“是否有汽车购买意...
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例：麻醉剂用量影响、汽车购买行为1
本文利用R语言，通过逐步逻辑回归模型帮助客户分析两个实际案例：麻醉剂用量对手术病人移动的影响以及汽车购买行为预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 通过构建模型并解释结果，...
R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化
信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 本文使用了 R 语言...
R语言用逻辑回归预测BRFSS中风数据、方差分析anova、ROC曲线AUC、可视化探索
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33659 行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。BRFSS旨在确定成年人口中的风险因素并报告新兴趋势（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 例如，调查对象被询问他们的饮食和每周体育活动、HIV/AIDS状况、可能的吸烟情况、免疫接种、健康状况、健康日数-与健康相关的生活质量、医疗保健获取...
数据分享|R语言决策树和随机森林分类电信公司用户流失churn数据和参数调优、ROC曲线可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26868 在本教程中，我们将学习覆盖决策树和随机森林。这些是可用于分类或回归的监督学习算法。 下面的代码将加载本教程所需的包和数据集。 library(tidyverse) # 电信客户...
R语言中生存分析模型的时间依赖性ROC曲线可视化
人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。 时间相关的ROC定义 令 Mi为用于死亡率预测的基线（时间0）标量标记。 当随时间推移观察到结果时，其预测性能取决于评估时间 _t_。直观地说，在零时间测量的标记值应该变得不那么相关。因此，ROC测...
R语言模拟保险模型中分类器的ROC曲线不良表现
在课程中进行案例研究（使用真实数据）时，学生都会惊讶地发现很难获得“好”模型，而当试图对索赔的概率进行建模时，他们总是会惊讶地发现AUC较低。因为保险中存在很多'随机性'。 更具体地说，我决定进行一些模拟，并计算AUC以查看发生了什么。而且由于我不想浪费时间进行拟合模型，因此我们假设每次都有一个完美的模型。因此，我想表明AUC的上限实际上很低！因此，这不是建模问题，而是保险业的基础问题。...
R语言中绘制ROC曲线和PR曲线
ROC 曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。 预测正类（+1）和负类（-1）的分类器的混淆矩阵具有以下结构： 预测/参考类 ...
R语言ROC曲线下的面积-评估逻辑回归中的歧视
在讨论ROC曲线之前，首先让我们在逻辑回归的背景下考虑校准和区分之间的区别。 良好的校准是不够的 对于模型协变量的给定值，我们可以获得预测的概率。如果观察到的风险与预测的风险（概率）相匹配，则称该模型已被很好地校准。也就是说，如果我们要分配一组值的大量观察结果，这些观察结果的比例应该接近20％。如果观察到的比例是80％，我们可能会同意该模型表现不佳 - 这低...
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