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R语言ROC曲线下的面积-评估逻辑回归中的歧视

p=6310 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。...为了了解原因，假设我们为我们的结果拟合了一个模型但没有任何协变量，即模型： 对数几率，使得预测值将与数据集中的观察的比例相同。 这个（相当无用的）模型为每个观察分配相同的预测概率。...它将具有良好的校准 - 在未来的样品中，观察到的比例将接近我们的估计概率。然而，该模型并不真正有用，因为它不区分高风险观察和低风险观察。这种情况类似于天气预报员，他每天都说明天下雨的几率为10％。...在R中绘制ROC曲线 set.seed（63126） n < - 1000 x < - rnorm（n） pr < - exp（x）/（1 + exp（x）） y < - 1 *（runif（...请注意，这里因为我们的逻辑回归模型只包含一个协变量，如果我们使用roc（y~x），ROC曲线看起来完全相同，即我们不需要拟合逻辑回归模型。这是因为只有一个协变量，拟合概率是唯一协变量的单调函数。

1.1K30
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R中优雅的绘制物种冲积图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友问R中绘制冲积图的代码，其本质仍然是条形图只是添加了样本间的连线；案例要求按列计算每个样本的相对丰度跟往常有所不同。...stratum = Genus)) + # 创建绘图对象，设置x轴、y轴、alluvium和stratum变量为name、value、Genus geom_alluvium(aes(fill =...设置y轴刻度范围的扩展为0 scale_x_discrete(expand = c(0, 0)) + # 设置x轴刻度范围的扩展为0 theme( axis.line.x = element_line...(color = "black"), # 设置x轴线的颜色为黑色 axis.line.y = element_line(color = "black"), # 设置y轴线的颜色为黑色...), # 设置x轴标题的边距、大小，颜色为黑色 axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 10), size = 11, color =

23030

R中优雅的绘制环状sina图

❝在R中创建sina图使用geom_sina函数，sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似，但是它显示了每个单独的数据点，这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点，而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集，其中每个数据点的值都很重要。」...geom_sina函数绘制sina图 ggforce::geom_sina(aes(color=gas_in_storage_t_wh), alpha=.5, shape=21)+ # 添加文本标签...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的...scale_color_scico函数为图形添加颜色 scico::scale_color_scico(palette="roma", direction=-1,

22030

R语言ggplot2绘制平滑曲线的折线图简单小例子

R语言ggplot2包用来画折线图的函数默认应该是带有棱角的，如果想要实现平滑的曲线好像不太容易，之前的推文介绍过 ggalt这个包 R语言的ggplot2做平滑的折线图简单小例子 R语言ggplot2...常规的折线图 library(ggplot2) df<-data.frame(x=1:10, y=sample(1:10,10)) ggplot(df) + geom_line...平滑的可以借助 geom_bump()函数 来自于ggbump这个R包 帮助文档 https://github.com/davidsjoberg/ggbump 这个链接还有很多漂亮的图 比如 ?...上面链接里有实现这两个图的代码，感兴趣的可以自己尝试重复一下 话说这个 Bump chart 对应的中文是啥意思呢？...这个数据可视化的类型具体的应用场景是啥，我暂时还不知道 突然想到可以用这种方式来画平滑的折线图 最简单的平滑折线图 #install.packages("ggbump") library(ggbump

2.7K30

使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

下面是如何使用样本数据集exrates1准备数据的说明。 图1提供了该数据集中时间序列的可视化。...svsample的返回值是svdraws类型的对象，该对象是具有八个元素的命名列表，其中包含（1）参数在para中绘制，（2）潜在的对数波动率，（3）初始潜在的对数波动率绘制latent0，（4）y中提供的数据...，（5）运行时中的采样运行时，（6）先验中的先验超参数，（7）细化中的细化值，以及（8）这些图的汇总统计信息，以及一些常见的转换。...如果showpara为TRUE（默认设置），则会显示参数绘制的值/摘要。如果showlatent为TRUE（默认值），则显示潜在变量绘制的值/摘要。在下面的示例中，仅显示参数绘制的摘要。...为了更快地绘制较大的后验样本，应将此参数设置为FALSE。如果参数showprior为TRUE（默认值），则先验分布通过虚线灰色线指示。

1.8K10

Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线

p=15508 ---- 绘制ROC曲线通过Logistic回归进行分类 加载样本数据。...perfcurve 将阈值存储在数组中。 显示曲线下的面积。 AUCAUC = 0.7918 曲线下的面积为0.7918。最大AUC为1，对应于理想分类器。较大的AUC值表示更好的分类器性能。...尽管对于较高的阈值，SVM可以产生更好的ROC值，但逻辑回归通常更擅长区分不良雷达收益与良好雷达。朴素贝叶斯的ROC曲线通常低于其他两个ROC曲线，这表明样本内性能比其他两个分类器方法差。...该结果表明，逻辑回归对此样本数据具有更好的样本内平均性能。 确定自定义内核功能的参数值 本示例说明如何使用ROC曲线为分类器中的自定义内核函数确定更好的参数值。 在单位圆内生成随机的一组点。...为了直观比较这两个伽玛参数值的分类性能。 绘制分类树的ROC曲线 加载样本数据。 load fisheriris 列向量  species由三种不同物种的鸢尾花组成。

2.7K20

R语言ggplot2绘制经验累积分布(empirical cumulative distribution)曲线的简单小例子

非常有意思的数据可视化案例 ，原文提出的问题是 学术论文中的作者数量有逐年增加的趋势 ；于是利用R语言里的 rplos 包抓取了 Plos 系列的6本期刊的2006年至2013年的每篇论文里的作者数量...https://github.com/blmoore/blogR 原始代码中抓取数据的部分好像不能用了，我稍微改动了一下，选取了2006年到2020年的数据，获取数据的代码这里就不放了，如果需要本文的示例数据可以知己在文末留言...image.png 还是Plos系列学术论文2006-2020年间作者数量的数据，这次用 经验累积分布曲线来展示数据。这个图我还是第一次听说。...借助ggplot2中的stat_ecdf()函数实现 我们先来看一下帮助文档中的例子 df_1 <- data.frame( x = c(rnorm(100, 0, 3), rnorm(100, 0...image.png 好了，今天的内容就到这里了 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学

7K20

R语言调整随机对照试验中的基线协变量

参与者被随机分配到两个（有时更多）的群体这一事实确保了，至少在期望中，两个治疗组在测量的，重要的是可能影响结果的未测量因素方面是平衡的。...即使在各组之间的某些基线变量出现不平衡的情况下也是如此。这是因为偏差被定义为估计量（由我们的统计程序给出，如线性回归）是否在重复样本中具有等于目标参数的期望。...有时估计值会高于真实值，有时低于真实值，但只要平均值等于目标值，我们就会说估算值是无偏见的。 协变量调整 现在让我们考虑调整一个或多个基线协变量，在我们的分析中随机化时。...这通常通过拟合结果的回归模型来完成，随机组和基线变量作为协变量。 我们可以使用R来说明这一点。我们将模拟n = 50个受试者的小型研究的数据，随机化50％治疗= 0和50％治疗= 1。...事实证明，在逻辑回归中调整基线协变量会降低治疗效果估计的精确度，但（会增加相应假设检验的能力）。

1.6K10

R语言之列线图的绘制应用

Bootstrap自抽样法是在研究样本中进行有放回的抽样，然后使用抽得的样本进行计算。交叉验证是指将研究对象随机分为多段，然后交叉使用上述数据进行建模和验证。...（摘自临床研究方法学园地） 接下来我们介绍在R语言中如何绘制以及分析列线图结果，前期的验证我们就不再赘述了，方法有很多。 首先我们导入需要的R包rms。我们以逻辑回归为例绘制列线图。...接下来我们看下其中主要的函数： datadist将数据转化成rms包识别的数据格式 ? nomogram构建列线图绘制数据 ? 其中的fun参数的主要是进行Logistic分布的随机化。...最后进行校正曲线绘制 ## 参数说明： ## 绘制校正曲线前需要在模型函数中添加参数x=T, y=T，详细参考帮助 ## u需要与之前模型中定义好的time.inc一致，即365或730； ## m要根据样本量来确定...，由于标准曲线一般将所有样本分为3组（在图中显示3个点） ## 而m代表每组的样本量数，因此m*3应该等于或近似等于样本量； ## B代表最大再抽样的样本量 ff1 <-psm(Surv(time,status

4.2K40

SQL Server Analysis Services数据挖掘聚类分析职业、地区、餐饮消费水平数据|附代码数据

在分类9中，可以看到医生职业的样本主要去的也是中餐类型。分类1中可以看到，去西餐的样本主要是少了的医生。 然后可以看到总体的分类特征。最常去的餐厅类型为中餐，其次是西餐。...他们的职业主要是文案策划，常去的餐厅为非西餐餐厅。 从每个类别的倾向程度来看，分类4中，主要的样本区的是中餐餐厅。主要的职业为市场总监。...从每个类别的倾向程度来看，分类5中，主要的样本区的是中餐餐厅。主要的职业为电工和电话销售以及教师。 从每个类别的倾向程度来看，分类6中，主要的样本去的是排挡餐厅。主要的职业为学生和服务员及会计师。...、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging，增强树 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 spss modeler用决策树神经网络预测...建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线 matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值

23300

pr曲线 roc曲线_roc曲线与auc的含义

TP+FNTP​ PR曲线绘制 PR曲线的横坐标为召回率R，纵坐标为查准率P 将预测结果按照预测为正类概率值排序 将阈值由1开始逐渐降低，按此顺序逐个把样本作为正例进行预测，每次可以计算出当前的P，R值...以P为纵坐标，R为横坐标绘制图像 如何利用PR曲线对比性能： 如果一条曲线完全“包住”另一条曲线，则前者性能优于另一条曲线。...= \frac{FP}{FP+TN} FPR=FP+TNFP​ ROC曲线绘制 ROC曲线的横坐标为FPR，纵坐标为TPR 将预测结果按照预测为正类概率值排序 将阈值由1开始逐渐降低，按此顺序逐个把样本作为正例进行预测...AUC的统计意义是从所有正样本随机抽取一个正样本，从所有负样本随机抽取一个负样本，对应的预测probability中该正样本排在负样本前面的概率。...计算预测结果中每个样本的rank值，及升序排列后的位置，probability最大的样本rank为n。

1.9K40

《百面机器学习》读书笔记之：特征工程 & 模型评估

问题 2：如何绘制 ROC 曲线？ ROC 曲线绘制的标准方法为通过不断移动分类器的“截断点”来生成曲线上的关键点。...另一种 ROC 曲线的绘制方法为：根据样本真实标签统计出正负样本的数量，假设正样本数量为 ，负样本数量为 ；把横轴的刻度间隔设为 ，纵轴的刻度间隔设为 ；根据模型输出的预测概率对样本从高到低排序...，依次遍历样本，从零点开始绘制 ROC 曲线，每遇到一个正样本就沿纵轴方向绘制一个刻度间隔的曲线，每遇到一个负样本就沿横轴方向绘制一个刻度间隔的曲线，直到遍历完所有样本，曲线最终停在 这个点，即绘制完成...ROC 曲线和 P-R 曲线的绘制方式均为动态移动阈值生成不同的点，区别在于 ROC 曲线的横纵坐标分别为假阳性率和真阳性率，而 P-R 曲线则为召回率和精准率。...相比 P-R 曲线，ROC 曲线的特点为对于同一个模型，当测试集中正负样本的分布发生变化时，ROC 曲线的形状能够基本保持不变，而 P-R 曲线的形状一般会发生比较剧烈的变化，如下图所示： ?

1.6K20

从箱线图到统计指标表

具体来说，AUC可以被解释为：在随机选取一个阳性样本和一个阴性样本的情况下，分类模型将阳性样本的得分排在阴性样本之前的概率。...因此，AUC为0.5表示模型的性能等同于随机猜测，而AUC为1表示模型在所有情况下都能完美地区分阳性样本和阴性样本。...---- 起码从R的角度来说，箱线图直接到ROC曲线，顺便计算得到AUC值是很容易的。...同样的，我也是让chatGPT做了一下：使用R代码举例一个差异分析，并且绘制ROC曲线和表达量差异箱线图 ---- 以下是一个使用R进行差异分析、绘制ROC曲线和箱线图的示例。...然后，它计算了一个ROC曲线，并打印了AUC值，最后绘制了ROC曲线。这只是一个基本的示例，实际的分析可能需要更复杂的统计测试和更复杂的图形。

25520

Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线|附代码数据

p=15508 最近我们被客户要求撰写关于SVM，KNN和朴素贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 绘制ROC曲线通过Logistic回归进行分类 加载样本数据。...mdl = fitglm(pred,resp,'Distribution','binomial','Link','logit'); 计算ROC曲线。使用逻辑回归模型中的概率估计值作为得分。...perfcurve 将阈值存储在数组中。 显示曲线下的面积。 AUC AUC = 0.7918 曲线下的面积为0.7918。最大AUC为1，对应于理想分类器。较大的AUC值表示更好的分类器性能。...该结果表明，逻辑回归对此样本数据具有更好的样本内平均性能。 确定自定义内核功能的参数值 本示例说明如何使用ROC曲线为分类器中的自定义内核函数确定更好的参数值。 在单位圆内生成随机的一组点。...这也证实了伽玛参数值为0.5会产生更好的结果。为了直观比较这两个伽玛参数值的分类性能。 绘制分类树的ROC曲线 加载样本数据。

55110

R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

F=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20)> for(i in F) credit[,i]=as.factor(credit[,i])现在让我们创建比例为...[i_calibrat----点击标题查阅往期内容R语言基于树的方法：决策树，随机森林，套袋Bagging，增强树左右滑动查看更多01020304我们可能在这里过拟合，可以在ROC曲线上观察到> perf...现在考虑回归树模型（在所有协变量上）我们可以使用> prp(ArbreModel,type=2,extra=1)模型的ROC曲线为(pred, "tpr", "fpr")> plot(perf)> cat...实际上，如果我们创建很多训练/验证样本并比较AUC，平均而言，随机森林的表现要比逻辑回归好，> AUCfun=function(i){+   set.seed(i)+   i_test=sample(1...逻辑回归R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数R语言逻辑回归logistic

41120

R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能 数据集是 credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep...=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20) > for(i in F) credit[,i]=as.factor(credit[,i]) 现在让我们创建比例为...credit[i_calibrat 点击标题查阅往期内容 R语言基于树的方法：决策树，随机森林，套袋Bagging，增强树 左右滑动查看更多 01 02 03 04 我们可能在这里过拟合，可以在...现在考虑回归树模型（在所有协变量上） 我们可以使用 > prp(ArbreModel,type=2,extra=1) 模型的ROC曲线为 (pred, "tpr", "fpr") > plot(perf...实际上，如果我们创建很多训练/验证样本并比较AUC，平均而言，随机森林的表现要比逻辑回归好， > AUCfun=function(i){ +   set.seed(i) +   i_test=sample

34020

如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

在纵向模型中，它们为主题 ii 和潜在类别 g 定义为：其中：  θ^G 是 G 潜在类模型中估计的参数向量。...，并针对特定于类尝试任意初始值：lme( B = c(0, 50, 30, 3, -1))随机生成的值另一种方法是从 1 类模型的估计值的渐近分布中随机生成初始值（此处为 m1）：lme(rand(m1...在接下来的几行中，通过生成年龄值介于 65 和 95 之间的向量并将 CEP定义为 1 或 0，来创建这样的数据框 。计算和绘制 预测 。...data.frame(age=seq(65,95,l=50))在点估计中为每个类计算预测：predictY然后可以绘制预测：plot(prd0)plot(prd1,add=TRUE)如果我们想了解可变性...GPA和可视化R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据R语言 线性混合效应模型实战案例R语言混合效应逻辑回归

84600

R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测|附代码数据

在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能 数据集是 credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep...=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20) > for(i in F) credit[,i]=as.factor(credit[,i]) 现在让我们创建比例为...现在考虑回归树模型（在所有协变量上） 我们可以使用 > prp(ArbreModel,type=2,extra=1) 模型的ROC曲线为 (pred, "tpr", "fpr") > plot(perf...一个自然的想法是使用随机森林优化。...实际上，如果我们创建很多训练/验证样本并比较AUC，平均而言，随机森林的表现要比逻辑回归好， > AUCfun=function(i){ +   set.seed(i) +   i_test=sample

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