R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例:麻醉剂用量影响、汽车购买行为
本文利用R语言,通过逐步逻辑回归模型帮助客户分析两个实际案例:麻醉剂用量对手术病人移动的影响以及汽车购买行为预测。
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大数据时代的来临,为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持,也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇。
信用风险建模是金融领域的重要课题,通过建立合理的信用风险模型,可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况,从而有效降低信贷风险。
行为风险因素监测系统(BRFSS)是一项年度电话调查。
在本教程中,我们将学习覆盖决策树和随机森林。这些是可用于分类或回归的监督学习算法。
人们通常使用接收者操作特征曲线(ROC)进行二元结果逻辑回归。但是,流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。
之前我们讨论了使用ROC曲线来描述分类器的优势,有人说它描述了“随机猜测类别的策略”。
本文将使用一个小数据说明ROC曲线,其中n = 10个观测值,两个连续变量x_1和x_2,以及二元变量y∈{0,1}。
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同类别。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。
在课程中进行案例研究(使用真实数据)时,学生都会惊讶地发现很难获得“好”模型
在本文中,我描述了如何在CRAN中搜索用于绘制ROC曲线的包,并重点介绍了六个有用的包。
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