在测试集上进行预测并计算AUC、准确率、特异度和灵敏度。 使用自助法(bootstrap)方法计算这些指标的95%置信区间。 本文以逻辑回归分类模型为例解读采用自助法计算机器学习评价指标的置信区间的实现过程。 二、实现过程 2.1 代码 importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklea...
通过交叉验证计算AUC 95%的CI(Python、sklearn) AUC(Area Under the Curve)是评估分类模型性能的一种常用指标,表示ROC曲线下的面积。在机器学习中,我们通常使用交叉验证来评估模型的性能,并计算AUC的置信区间(Confidence Interval)来衡量其稳定性和可靠性。 在Python中,可以使用scikit-learn(sklearn)库来...
统计上存在显著差异,拒绝零假设,从而验证斯特鲁普效应存在。 2)置信区间 两个平均值差值的置信区间,95%置信水平 CI=[-10.474508,-6.350692] 3)效应量 d= - 1.68
如果我们的置信水平为 95%,那么左侧为 2.5%,右侧为 2.5%。这称为双尾测试。如果我们的零假设是 如果我们使用 95% 置信区间,我们需要一个小于 0.025 的p值来拒绝零假设。但是,现在我们的 p 值是 0.025659,大于 0.025,因此我们不能拒绝原假设。它显然小于 0.05,所以我们仍然可以在 90% 置信水平下拒绝零假设。
置信区间：pROC::roc函数计算AUC的95%置信区间，这是通过使用非参数方法（如自助法）或正态近似方法来...
用bootstrap..这是网上找的方法,感觉怪怪的啊。这不是相当于随机生成一堆数,用这部分X_train建一次模,然后算出一个auc?应该是用原来建好的模型,随便取一些X_test,算一个auc,最后算1000,取其中95
置信区间:pROC::roc函数计算AUC的95%置信区间,这是通过使用非参数方法(如自助法)或正态近似方法来实现的。ci = TRUE参数指示函数计算这个置信区间。 模型拟合:在内部,pROC::roc可能使用逻辑回归模型来拟合数据,将预测指标作为预测变量,将分组变量作为响应变量。 水平设置:levels参数指定了响应变量的类别顺序。这很重...
plt.figure(figsize=(6,4))#画出双变量的散点图,然后以y~x拟合回归方程和预测值95%置信区间并将其画出。sns.regplot(x='density',y='alcohol',data=hj, scatter_kws={'s':10}) plt.xlim(0.989,1.005) plt.ylim(7,16)print("密度 vs 酒精浓度") ...
# # 以95%置信区间,查看小概率事件区间 # plt.axvline(chi2.ppf(0.975, dof), color='r') # plt.axvline(chi2.ppf(0.025, dof), color='r') # plt.title('chi2 distribution'+' whose dof is '+str(dof),size=20) # plt.text(chi2.ppf(0.975, dof), 0.02, 'q=0.95,z='+str(round...
置信区间是一种估计区间,它用于表示一个统计量(如AUC)真实值的可能范围。例如,一个95%的置信区间表示有95%的置信度认为真实值会落在这个区间内。 Delong检验的实现步骤 1. 数据准备 首先,确保你有两个模型的预测结果和实际标签。接下来,我们使用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理。