有了P-R曲线,要计算AP(Average Precision)直接求P-R曲线下的面积就行了,通常来说就是一个积分: 当然,不可导的地方我们可以分段积分。但是,一般我们不直接去这么算,会简化一下,求个近似: 如图中橙色曲线所示: 橙色曲线下的面积就很容易求了,Pascal VOC2008是使用11点[0,0.1,0.2,0.3…0.9,1.0]对应点的转换...
1:1:何为P-R曲线: P为precision即精准率(查准率),R为recall即召回率,所以P-R曲线是反映了准确率与召回率之间的关系。一般横坐标为recall,纵坐标为precision。P-R曲线 1.2:P-R曲线作用: PR曲线常被用在信息提取领域,同时当我们的数据集中类别分布不均衡时我们可以用PR曲线 代替。是数据挖掘中常见的评价指标。
remotes::install_local("E:/R/R包/catboost-R-windows-x86_64-1.2.5.tgz") 快速上手 首先加载数据和R包。 library(catboost) 数据就用著名的德国信用评分数据。这个数据一共有4454行,14列,其中Status是结果变量,二分类,因子型,good表示信用评分好,bad表示信用评分差,其余列是预测变量,预测变量既有数值型也有...
这里,TP表示真阳性的数量(模型正确预测正类),FP表示误报的数量(模型错误地预测正类),FN表示假阴性的数量(模型错误地预测阴性类),TN表示真阴性的数量(模型正确预测阴性类)。 ROC曲线 plot.Scores.AUC <- function (y, y.hat, measure = "tpr" , x.measure = "fpr" ) { par(mfrow=c( 1 , 2 )) h...
AUC-PR曲线 精确回忆曲线绘制阳性预测值(PPV,y轴)与真阳性率(TPR,x轴)。这些数量定义如下: precisionrecall=PPV=TPTP+FP=TPR=TPTP+FNprecision=PPV=TPTP+FPrecall=TPR=TPTP+FN 例如,请考虑以下数据集: 在下文中,我将演示 AUC-PR 下的面积如何受预测性能的影响。
3 只绘制回归曲线，不添加95%置信区间 (set CI.color = NA)4 显示方程，不显示R值和P值 (set show.Rpvalue = FALSE)5 自定义方程中的参数的名称:‘xname’, ‘yname’, ‘yhat’, ‘Rname’, ‘Pname’6 改变方程的 小数位，字体颜色，字号大小 7 不显示方程，只显示回归曲线 (set ePos.x = NA...
17 KS曲线 18 PRC曲线 19 校准曲线 20 混淆矩阵 一、 相关性图 01 散点图 数据分析中最常用的图形无疑是散点图。每当你想了解两个变量之间关系的本质时,首选总是散点图。在ggplot2中使用 geom_point() 可以绘制散点图。此外,geom_smooth 默认绘制平滑线(基于 loess),可以通过设置 method='lm' 调整为绘制...
书接上回: 无知小白:R语言生存分析之ROC曲线(及多时间点ROC曲线)绘制并通过约登指数找最佳分界值前面是单个因子的ROC曲线,现在来绘制多个因子的ROC曲线。 基本原理是先绘制单个因子的图,在其基础上添加其他…
# ROCR画ROC曲线就是2步,先prediction,再performance pred <- prediction(prob,truth_test)# 预测概率,真实类别 perf <- performance(pred,"tpr","fpr")# ROC曲线的横纵坐标,不要写错了 auc <- round(performance(pred,"auc")@y.values[[1]],digits =4)# 提取AUC值 ...
其中,P代表的是事件成功的概率。链接函数logit展开的形式是这样子的: 如果我们将函数式变换为只有P在公式的左边,那么逻辑回归的样子就会变成下面这样: 这样分类,或者事件成功的概率就会被限定在0~1之间。 在R中,拟合逻辑回归的函数是glm()。我们使用R再带的mtcars数据来演示下面的内容。