邏輯回歸5-ROC曲線的繪制
1 曲線繪制 關於ROC曲線的繪制過程，通過以下舉例進行說明 假設有6次展示記錄，有兩次被點擊了，得到一個展示序列（1:1,2:0,3:1,4:0,5:0,6:0），前面的表示序號，后面的表示點擊（1）或沒有點擊（0）。然后在這6次展示的時候都通過model算出了點擊的概率序列，下面看三種情況 ...
原文：sklearn——邏輯回歸、ROC曲線與KS曲線
一 sklearn中邏輯回歸的相關類 在sklearn的邏輯回歸中，主要用LogisticRegression和LogisticRegressionCV兩個類來構建模型，兩者的區別僅在於交叉驗證與正則化系數C，下面介紹兩個類 重要參數帶 加綠 ： sklearn.linear model.LogisticRegression penalty l , dual False, tol . , C . ...
2019-09-25 15:59 0 2605 推薦指數：
相關推薦
sklearn 繪制roc曲線
Machine learning.簡單繪制ROC曲線 ROC曲線，又可以稱之為接受者操作特征曲線(Receiver Operating Characteristic Curve)，ROC曲線下的面積，稱為AUC(Area Under Cureve)，可以衡量評估二分類模型 ...
sklearn 繪制roc曲線
...
ROC曲線與AUC面積、Gini系數、KS值 之間關系
特別注意區別： （1）P-R曲線是分別將查准率Precision（精確率）作為縱坐標，查全率Recall（召回率）作為橫坐標作的圖。 （2）ROC曲線、AUC面積、Gini系數、KS值 都是基於真陽率TPR（又叫查全率、召回率、捕獲率、命中率）和假陽率FPR（誤診率）兩個重要的指標得來 ...
ROC曲線
1. ROC曲線的定義 ROC的全稱是Receiver Operating Characteristic Curve，中文名字叫“受試者工作特征曲線”，顧名思義，其主要的分析方法就是畫這條特征曲線。這里在網上找了一個比較好的圖樣示例 ...
ROC曲線
轉自：http://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF 在信號檢測理論中,接收者操作特征(receiver operating characteristic),或者叫ROC曲線是一種對於靈敏度進行描述的功能圖像.ROC曲線可以通過描述真 ...
ROC曲線和PR曲線
轉自：http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分類、檢索中的評價指標很多，Precision、Recall、Accuracy、F1、ROC、PR Curve...... 一、歷史 wiki上說，ROC曲線最先在二戰中分析雷達信號，用來檢測敵軍 ...
ROC曲線、PR曲線
在論文的結果分析中，ROC和PR曲線是經常用到的兩個有力的展示圖。 1.ROC曲線 ROC曲線（receiver operating characteristic）是一種對於靈敏度進行描述的功能圖像。ROC曲線可以通過描述真陽性率（TPR）和假陽性率（FPR）來實現。由於是通過比較兩個操作特征 ...