如果结果具有统计意义，则预测值和观察值之间会有差异。差异discrimination和校准calibration是对模型的重要评估，但是许多新开发的模型并未得到充分评估。...基于此Logistic回归模型，我们有三种方法来计算其C-统计量C-Statistics： 方法1：使用rms包中的lrm()函数来构建逻辑回归模型，并直接读取模型“ Rank Discrim....方法2：构建逻辑回归模型，使用predict()函数计算模型的预测概率，然后使用ROCR软件包根据预测的结果绘制ROC曲线概率，然后计算曲线下的面积（AUC），即C统计量。...将婴儿体重和人类物种进行分类 ? 方法1 使用rms包中的lrm()函数来构建逻辑回归模型，并直接读取模型“ Rank Discrim. Indexes”参数C，即C统计量。...方法2 构建逻辑回归模型，使用predict()函数计算模型的预测概率，然后使用ROCR软件包根据预测的结果绘制ROC曲线概率，然后计算曲线下的面积（AUC），即C统计量。
全都是免费获取的代码和数据：R语言临床预测模型合集 临床预测模型进阶系列目前已推出随机生存森林系列推文： 随机生存森林模型构建和结果解读 随机生存森林的Risk Score和生存曲线 随机生存森林的决策曲线分析...(DCA) 持续更新中，敬请期待...... ---- 之前关于列线图写了3篇推文，详细介绍了二分类资料和生存资料的列线图绘制： Cox回归列线图（nomogram）的4种绘制方法 Logistic回归列线图的...(datadist='dd') # 逻辑回归的立方样条 f <- lrm(survived ~ rcs(sqrt(age),5) + sex, data=titanic3) f ## Frequencies...Cox回归列线图（nomogram）的4种绘制方法 Logistic回归列线图的4种绘制方法 列线图的本质 一文搞懂临床预测模型的评价！...区分度评价：C-statistic的计算 C-statistic的显著性检验 临床预测模型之二分类资料ROC曲线绘制 临床预测模型之生存资料的ROC曲线绘制 R语言画多时间点ROC和多指标ROC曲线 生存资料
手写线性回归 使用numpy随机生成数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 np.random.seed(42)...也可以简化为： h_θ(x)=θ_1x 代价函数，在统计学上称为均方根误差函数。...当假设函数中的系数 θ 取不同的值时， \frac{1}{2m} 倍假设函数预测值 h_θ(x^{(i)}) 和真实值 y^{(i)} 的差的平方的和之间的函数关系表示为代价函数 J 。...X_b.T.dot(X_b.dot(theta)-y) theta=theta-rate*temp print("参数是：",theta) y=2.96103372*x+4.10512103 绘制预测完的图像...# 可视化结果 plt.plot(X_new, y_hat, "r-", label="Predictions") plt.scatter(X, y, label="Training Data") plt.xlabel
在线性回归中，常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。...均方根误差（RMSE） 均方根误差是均方误差的平方根，用来衡量预测值与真实值之间的平均偏差： RMSE = \sqrt{MSE} = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (...均方根误差（RMSE）： 将均方误差进行平方根处理后得到的指标，具有与原始数据相同的量纲，更直观地反映了预测值与真实值的平均偏差，常用于解释模型的预测误差的平均水平。...绘制了残差的直方图和残差与预测值的散点图，并计算了模型的均方误差。 通过观察直方图和散点图，可以初步判断残差是否近似于正态分布、是否存在异方差性。根据均方误差的大小，可以评估模型的拟合程度。 8....预测与推断 预测与推断能够利用模型对未知数据进行预测，并对自变量与因变量之间的关系进行推断。 预测（Prediction）： 在线性回归中，预测是指利用已训练的模型对未知数据进行输出值的估计。
regcoef_original：连接X和y的回归系数。 X_scores：X的得分。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...Ypred:预测值 Ytrue：真实值 RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证（DCV） 说明如何对PLS建模进行DCV。...predError：每个抽样中的样本预测误差 MEAN：每个样本的平均预测误差 STD:每个样本的预测误差的标准偏差 plot(F) % 诊断图 注：MEAN值高或SD值高的样本更可能是离群值，应考虑在建模前将其剔除...：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素 R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归 Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择
regcoef_original：连接X和y的回归系数。X_scores：X的得分。VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。变量的重要性。RMSEF：拟合的均方根误差。...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...Ypred:预测值Ytrue：真实值RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。PLS的双重交叉验证（DCV）说明如何对PLS建模进行DCV。...predError：每个抽样中的样本预测误差MEAN：每个样本的平均预测误差STD:每个样本的预测误差的标准偏差plot(F) % 诊断图注：MEAN值高或SD值高的样本更可能是离群值，应考虑在建模前将其剔除...(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型分析经济时间序列R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析基于
除此之外在很多重要的领域，比如预测太阳活动和海洋潮汐、预测某公司接下来一年的销售额，工业领域预测下个月的能源消耗等，都是根据之前每年、每月和每天的数据，预测接下来的值，这些都是可以用时间序列的应用。...现在计算均方根误差值，检查模型的准确度。...： \widehat{y}_{t+h|t}=e_{t}+hb_{t} 上述方程中，水平方程显示它是观测值和样本内单步预测值的加权平均数，趋势方程显示它是根据 e(t)−e(t−1) 和之前的预测趋势 b...算法的基本原理是将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。...# 计算一下均方根误差，看看模型的准确度。
一个房价预测的任务，老板说你看看这个模型咋样？ 我们先绘制一个坐标轴： Y 轴为房价，X 轴为年份。将过去房价数据绘制为绿色，回归模型绘制为蓝色。 关键问题是，怎么知道这个模型的好坏呢？...但是，如果真实值有 0，那么 MAPE 无法正确计算。 三、均方误差 MSE 现在对平均绝对误差求平方根，就能得到均方误差（Mean Square Error，MSE）。...，因此均方误差常用于线性回归的损失函数。...另一方面，均方误差可以通过平方来放大预测偏差较大的值，提高了检测灵敏度。...四、均方根误差 Root-Mean-Square Error，RMSE 均方根误差，也称标准误差，是在均方误差的基础上进行开方运算，常用于衡量观测值与真实值间的偏差。
对于回归，它的输入可以是实值，也可以是离散变量。 我们通常将具有多个输入变量的问题称为多元回归（Multivariate regression）问题。...我们有许多方法能够评估回归预测模型的能力，但最常见的方法可能就是计算均方根误差（Root mean squared error，根据首字母缩写为 RMSE）了。...能够对回归预测模型进行学习的算法被称为回归算法。 有一些算法的名称中包含 “回归” 这个词，譬如说线性回归和逻辑回归，这可能会使人混淆。...回归算法可以预测离散值，这个离散值是以一个整形量的形式表现的。 通过进行一些小的修改，某些算法可以同时用于分类和回归（例如决策树算法和人工神经网络）。...重点是，我们评估分类和回归预测的方式各不相同，毫无重叠部分： 分类预测可以使用准确率进行评估，而回归预测则不能。 回归预测可以使用均方根误差进行评估，而分类预测则不能。
六、什么是 MSE 和 MAE 有什么区别？ MSE 代表均方误差，它是实际值和预测值之间的平方差。而 MAE 是目标值和预测值之间的绝对差。 MSE 会惩罚大错误，而 MAE 不会。...十一、除了MSE 和 MAE 外回归还有什么重要的指标么？ 我们用一个回归问题来介绍这些指标，我们的其中输入是工作经验，输出是薪水。下图显示了为预测薪水而绘制的线性回归线。...指标二：均方误差（MSE） MSE取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。为了使回归模型被认为是一个好的模型，MSE 应该尽可能小。...指标三：均方根误差 (RMSE) 均方根误差（RMSE）取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。然后取结果的平方根。因此，RMSE 是 MSE 的平方根。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。
六、什么是 MSE 和 MAE 有什么区别？ MSE 代表均方误差，它是实际值和预测值之间的平方差。而 MAE 是目标值和预测值之间的绝对差。 MSE 会惩罚大错误，而 MAE 不会。...十一、除了MSE 和 MAE 外回归还有什么重要的指标吗？ 我们用一个回归问题来介绍这些指标，我们的其中输入是工作经验，输出是薪水。下图显示了为预测薪水而绘制的线性回归线。...指标二：均方误差（MSE） MSE取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。为了使回归模型被认为是一个好的模型，MSE 应该尽可能小。...指标三：均方根误差 (RMSE) 均方根误差（RMSE）取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。然后取结果的平方根。因此，RMSE 是 MSE 的平方根。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。
6、什么是 MSE 和MAE有什么区别？ MSE 代表均方误差，它是实际值和预测值之间的平方差。而 MAE 是目标值和预测值之间的绝对差。 MSE 会惩罚大错误，而 MAE 不会。...除了MSE 和MAE外回归还有什么重要的指标吗？ 我们用一个回归问题来介绍这些指标，我们的其中输入是工作经验，输出是薪水。下图显示了为预测薪水而绘制的线性回归线。...2、均方误差（MSE）： MSE取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。为了使回归模型被认为是一个好的模型，MSE 应该尽可能小。...3、均方根误差 (RMSE)： 均方根误差（RMSE）取每个实际值和预测值之间的差值，然后将差值平方并将它们相加，最后除以观测数量。然后取结果的平方根。因此，RMSE 是 MSE 的平方根。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。
p=22319 最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法（PLS）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。...regcoef_original：连接X和y的回归系数。 X_scores：X的得分。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...Ypred:预测值 Ytrue：真实值 RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证（DCV） 说明如何对PLS建模进行DCV。...predError：每个抽样中的样本预测误差 MEAN：每个样本的平均预测误差 STD:每个样本的预测误差的标准偏差 plot(F) % 诊断图 注：MEAN值高或SD值高的样本更可能是离群值，应考虑在建模前将其剔除
p=22319 本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。...regcoef_original：连接X和y的回归系数。 X_scores：X的得分。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。...RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。...Ypred:预测值 Ytrue：真实值 RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证（DCV） 说明如何对PLS建模进行DCV。...predError：每个抽样中的样本预测误差 MEAN：每个样本的平均预测误差 STD:每个样本的预测误差的标准偏差 plot(F) % 诊断图 注：MEAN值高或SD值高的样本更可能是离群值，应考虑在建模前将其剔除
线图（AlignmentDiagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系...列线图是回归方程结果的可视化，常用于逻辑回归或COX回归的结果展示，依据回归的结果，按照特定的比例画出多个线段，通过做图能够便捷地推算出某个体的发病风险或生存概率。...列线图在制作之前需要对预测模型的预测结果进行验证，常见的验证过程有内部验证和外部验证。内部验证是指采用建模的数据去验证模型的预测效果，可采用Bootstrap自抽样法或交叉验证的方法。...（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。...第一部分，我们构建逻辑回归模型,并绘制其列线图 lg<- lrm(status~ age + sex, data = lung) nom <- nomogram(lg, fun=function(x)1
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