逻辑回归5-ROC曲线的绘制
1 曲线绘制 关于ROC曲线的绘制过程，通过以下举例进行说明 假设有6次展示记录，有两次被点击了，得到一个展示序列（1:1,2:0,3:1,4:0,5:0,6:0），前面的表示序号，后面的表示点击（1）或没有点击（0）。然后在这6次展示的时候都通过model算出了点击的概率序列，下面看三种情况 ...
原文：sklearn——逻辑回归、ROC曲线与KS曲线
一 sklearn中逻辑回归的相关类 在sklearn的逻辑回归中，主要用LogisticRegression和LogisticRegressionCV两个类来构建模型，两者的区别仅在于交叉验证与正则化系数C，下面介绍两个类 重要参数带 加绿 ： sklearn.linear model.LogisticRegression penalty l , dual False, tol . , C . ...
2019-09-25 15:59 0 2605 推荐指数：
相关推荐
sklearn 绘制roc曲线
Machine learning.简单绘制ROC曲线 ROC曲线，又可以称之为接受者操作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)，ROC曲线下的面积，称为AUC(Area Under Cureve)，可以衡量评估二分类模型 ...
sklearn 绘制roc曲线
...
ROC曲线与AUC面积、Gini系数、KS值 之间关系
特别注意区别： （1）P-R曲线是分别将查准率Precision（精确率）作为纵坐标，查全率Recall（召回率）作为横坐标作的图。 （2）ROC曲线、AUC面积、Gini系数、KS值 都是基于真阳率TPR（又叫查全率、召回率、捕获率、命中率）和假阳率FPR（误诊率）两个重要的指标得来 ...
ROC曲线
1. ROC曲线的定义 ROC的全称是Receiver Operating Characteristic Curve，中文名字叫“受试者工作特征曲线”，顾名思义，其主要的分析方法就是画这条特征曲线。这里在网上找了一个比较好的图样示例 ...
ROC曲线
转自：http://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF 在信号检测理论中,接收者操作特征(receiver operating characteristic),或者叫ROC曲线是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真 ...
ROC曲线和PR曲线
转自：http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类、检索中的评价指标很多，Precision、Recall、Accuracy、F1、ROC、PR Curve...... 一、历史 wiki上说，ROC曲线最先在二战中分析雷达信号，用来检测敌军 ...
ROC曲线、PR曲线
在论文的结果分析中，ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图。 1.ROC曲线 ROC曲线（receiver operating characteristic）是一种对于灵敏度进行描述的功能图像。ROC曲线可以通过描述真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）来实现。由于是通过比较两个操作特征 ...