一、逻辑回归理论：关注代码上线 Hypothesis Function（假设函数）：1.0/(1+exp(-inX)) Cost Function（代价函数）： 通过梯度下降法，求最小值。 weights(系数矩阵)=weights+alpha（固定值）*dataMatrix（特征指标）*error（真实值-预测值） 二、运行效果 第一组： 第二组： 第三组： 三、python代码
欠拟合与过拟合 什么是过拟合与欠拟合 欠拟合 过拟合 第一种情况：因为机器学习到的天鹅特征太少了，导致区分标准太粗糙，不能准确识别出天鹅。 第二种情况：机器已经基本能区别天鹅和其他动物了。然后，很不巧已有的天鹅图片全是白天鹅的，于是机器经过学习后，会认为天鹅的羽毛
https://ww2.mathworks.cn/help/stats/perfcurve.html?searchHighlight=AUC&s_tid=srchtitle#bunsogv-scores [X,Y,T,AUC] = perfcurve(labels,scores,posclass);
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。 1、逻辑回归的应用场景 广告点击率 是否为垃圾邮件 是否患病 金融诈骗 虚假账号 看到上面的例子，我
ROC曲线是Receiver Operating Characteristic Curve的简称，中文名为“受试者工作特征曲线”。ROC曲线源于军事领域，而后在医学领域应用甚广，“受试者工作特征曲线”这一名称也正是来自于医学领域。 ROC曲线的横坐标为假阳性率（False Positive Rate，FPR）；纵坐标为真阳性率（True Positive
参考链接： http://www.voidcn.com/article/p-ppgpswof-bvw.html if __name__ == '__main__': from sklearn import metrics import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(0).clf() # plt.close()将完全关闭图形窗口，其中plt.clf()将清除图形-
概念 AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高;等于0.5时，则真实性最低，无应用价值. AUC:（ROC曲线下方的面积大小） 参考：百度百
分类器评价指标主要有：1，Accuracy2，Precision3，Recall4，F1 score5，ROC 曲线6，AUC7，PR 曲线 混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。 真正(True Positive , TP)：被
ROC AUC 所有评价指标总结 https://medium.com/@pkqiang49/%E4%B8%80%E6%96%87%E7%9C%8B%E6%87%82%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8C%87%E6%A0%87-%E5%87%86%E7%A1%AE%E7%8E%87-%E7%B2%BE%E5%87%86%E7%8E%87-%E5%8F%AC%E5%9B%9E%E7%8E%87-f1-roc%E6%9B%B2%E7%BA%BF-auc%
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 前言 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。 AUC介绍 AUC(Area
题目来源1：中国科学技术大学的牛友fancyjiang https://www.nowcoder.com/discuss/406334?type=all&order=time&pos=&page=1 题目来源2：烟台大学的牛友，@连续。 文章参考：请看原文。哈哈，博主比较急，就没有去参考英文原文，全是从中文博客上学来的。 本文是给狮子大开口要了我150元咨询费的
为什么roc_auc_score()和auc()有不同的结果？ 以为两者都只计算ROC曲线下的面积. 最佳答案 AUC并不总是ROC曲线下的面积.曲线下面积是某个曲线下的(抽象)区域,因此它比AUROC更通用.对于不平衡类,最好找到精确回忆曲线的AUC. 请参阅sklearn source for roc_auc_score： def roc_a
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26293316 比如, 我已经初步训练好了一个模型,现在我想用这个模型从海量的无标记数据集挖掘出某一类数据A,并且想要尽量不包含其他所有类B 但我挖掘出的结果必然包含错误的,我拿出的A越多,同时附带的分类错数据B也就越多, 一般,拿出的A占总体比例越大
之前各位的回答从各个角度解释了AUC的意义和计算方法，但是由于本人实在愚钝，一直没能参透AUC的意义和计算方法之间的联系，直到刚才突然有所顿悟，本着尽量言简意赅、浅显易懂的原则，在这里记录一下。 首先，在试图弄懂AUC和ROC曲线之前，一定，一定要彻底理解混淆矩阵的定义！！！ 混淆矩阵中有
这篇文章主要介绍了ptyhon 随机森林算法及其优化详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 前言 优化随机森林算法，正确率提高1%~5%（已经有90%+的正确率，再调高会导致过拟合） 论文当然是参考的，毕竟出现早的算法都被
一、 划分训练集和测试集 训练集：用于训练模型的集合 测试集：用于测试训练模型的集合。 常见的数据集拆分方法： 1. 留出法 留出法（hold-out）直接将数据集D拆分成两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T。即D=S∪T，S∩T=∅。在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作
目录几个指标的解释FP,FN,TP,TN精确率(Precision),召回率(Recall),准确率(Accuracy)和F值RoC曲线和PR曲线 一: 几个指标的解释:FP,FN,TP,TN 刚接触这些评价指标时,感觉很难记忆FP,FN,TP,TN,主要还是要理解,理解后就容易记住了 P(Positive)和N(Negative) 代表模型的判断结果T(Tr
在分类预测算法中，我们往往有以下四种情况： 1. 正确预测成错误（FPR，假阴性率） 2. 正确预测成正确（TPR，真阳性率） 3. 错误预测成正确（FNR，假阴性率） 4. 错误预测成错误（TNR，真阴性率） 我们对其中的TPR和FPR较为关注，每次计算都能够计算出来这两个值。如果说我们得预测算法是个二分类算法
原文链接：http://tecdat.cn/?p=11334 有多种性能指标来描述机器学习模型的质量。但是，问题是，对于哪个问题正确的方法是什么？在这里，我讨论了选择回归模型和分类模型时最重要的性能指标。请注意，此处介绍的性能指标不应用于特征选择，因为它们没有考虑模型的复杂性。 回归的绩效衡量 对于
原文链接：http://tecdat.cn/?p=11160 对于分类问题，通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ，可以计算灵敏度（召回率），特异性和精度。 对于二进制分类问题，所有这些性能指标都很容易获得。 非得分分类器的数据 为了展示多类别设置中非得分分类器的性能指标，
概述 前面几节讲的是linear regression的内容，这里咱们再讲一个非常常用的一种模型那就是classification，classification顾名思义就是分类的意思，在实际的情况是非常常用的，例如咱们可以定义房价是否过高，如果房价高于100万，则房价过高，设置成true；如果房价低于100万，则房价不高，target就
AUC是推荐系统中最常用的模型评价指标。基础概念要常看常新，最近复习了一遍AUC的概念，在此做个笔记。本文力求简洁系统地理解AUC的概念和计算方法，AUC在推荐/广告领域的局限性以及解决这一问题的另一个指标：Group AUC(GAUC) 1. 分类任务与混淆矩阵 认识auc的第一步，是看懂混淆矩
转自：http://www.pianshen.com/article/5296267003/
ROC全称Receiver operating characteristic。 定义 TPR：true positive rate，正样本中分类正确的比率，即TP/(TP+FN)，一般希望它越大越好 FPR：false negtive rage，负样本中分类错误的比率，即FP/(FP+TN)，一般希望它越小越好 ROC曲线：以FPR作为X轴，TPR作为y轴 roc_curve函数的原理及计算方式 要
参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念弄混。还有的朋友面试之
