机器学习中的过拟合问题 相关内容： 1、 R语言︱ROC曲线——分类器的性能表现评价 2、机器学习中的过拟合问题 3、R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例） —————————————————————————— 过拟合问题举例 右图在训练数据上拟合完美，但是预测第11个时候， 左图虽然拟 ...
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2017-02-19 18:04:41
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ROC曲线基本知识： 稍后更新 ROC曲线在统计工具包当中是由perfcurve函数来决定的 典型的使用方法是： [X,Y,T,AUC] = perfcurve(labels,scores,posclass) 输出部分X和Y表示的是ROC曲线的坐标，AUC表示曲线下面积，T表示thresholds，... ...
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2016-12-05 19:26:14
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本文根据以下文章整理而成，链接： （1）http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/20288239 （2）http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105 1.概述 1.概述 AUC（A ...
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2016-11-21 11:10:43
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由二分类问题的四个基本元素出发，得出ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure的定义及特性，最后给出Python的一个简单实现 ...
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2016-11-03 02:01:50
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ROC曲线 受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的 ...
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2016-09-25 15:51:49
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根据决策值和真实标签画ROC曲线，同时计算AUC的值 代码来自林智仁网站：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/#roc_curve_for_binary_svm 调用： [y,x] = libsvmread('heart_scale.txt' ...
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2016-05-15 13:49:34
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理解auc 1 ROC曲线和auc 从二分类说起，假设我们的样本全集里，所有样本的真实标签（label）为0或1，其中1表示正样本，0表示负样本，如果我们有一个分类模型，利用它对样本进行了标注，那边我们可以得到下面的划分 truth 1 0 predictor 1 TP FP 0 FN TN tru ...
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2016-05-15 12:35:51
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度量表
1.准确率
(presion) p=TPTP+FP
2.召回率
（recall）r=TPTP+FN
3. F值为p和r的调和平均值
F=2rpp+r
4.ROC曲线
对于0,1两类分类问题,一些分类器得到的结...
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2016-04-22 19:37:33
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在机器学习分类结果的评估中，ROC曲线下的面积AOC是一个非常重要的指标。下面是调用weka类，输出AOC的源码： 接着说一下交叉验证； 如果没有分开训练集和测试集，可以使用Cross Validation方法，Evaluation中crossValidateModel方法的四个参数分别为，第一个是 ...
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2016-04-13 11:19:01
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Receiver Operating Characteristic (接收机操作特性曲线) 是以虚警率为横轴，以击中率为纵轴，长成如下模样： 所谓击中率（hit）是指将正样本判断为正样本的比例，而虚警率（false alarm）是指将负样本判断为正样本的比例。 对书中例子的解读： 假如我们要检测一个 ...
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2016-04-11 20:55:05
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