R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化
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。
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【视频讲解】R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化
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。
R语言:逻辑回归ROC曲线对角线分析过程及结果
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”。
R语言画ROC曲线总结
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。
R语言ROC曲线下的面积 – 评估逻辑回归中的歧视
R语言ROC曲线下的面积 – 评估逻辑回归中的歧视
R语言中绘制ROC曲线和PR曲线
R语言中绘制ROC曲线和PR曲线
