开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

用软件包ROCR绘制精确召回曲线的AUC

ROCR是一个用于评估和可视化分类模型性能的R语言软件包。它提供了绘制精确召回曲线（AUC）的功能。

精确召回曲线是一种评估二分类模型性能的方法，它绘制了在不同召回率下的精确度。召回率是指模型正确预测为正例的样本数与实际正例样本数的比例，而精确度是指模型预测为正例的样本中真正为正例的比例。通过绘制精确召回曲线，我们可以直观地了解模型在不同召回率下的性能表现。

ROCR软件包提供了一系列函数和方法，用于计算和绘制精确召回曲线。它可以接受模型的预测概率或分类结果作为输入，并根据真实标签计算召回率和精确度。然后，它使用这些值来绘制精确召回曲线，并计算曲线下面积（AUC）。AUC是精确召回曲线下方的面积，用于衡量模型的整体性能。AUC的取值范围在0到1之间，值越接近1表示模型性能越好。

在云计算领域，ROCR软件包可以应用于评估和比较不同分类模型在云计算任务中的性能。例如，在云计算中进行图像分类任务时，可以使用ROCR软件包来绘制精确召回曲线，并计算AUC来评估不同模型的性能优劣。这有助于选择最适合特定任务的模型，并优化模型的性能。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，例如云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以帮助用户在云环境中部署和管理应用程序，并提供高可用性、可扩展性和安全性。具体而言，腾讯云的云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）可以提供弹性计算能力，适用于各种应用场景。腾讯云的云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）提供了高性能、可扩展的数据库解决方案。腾讯云的云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）提供了安全可靠的对象存储服务。

总结起来，ROCR软件包是一个用于评估和可视化分类模型性能的R语言软件包。它可以绘制精确召回曲线（AUC），帮助我们评估模型在不同召回率下的性能。在云计算领域，ROCR软件包可以应用于评估云计算任务中的分类模型性能。腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，可以帮助用户在云环境中部署和管理应用程序。

相关搜索:估计结果已知时的精确召回曲线在精确召回曲线的图形中绘制多条线时出现的问题绘制多种算法的精度召回率曲线 R:使用ROCR绘制多条不同颜色的ROC曲线如何从随机森林模型创建精确的召回曲线？是否有一个R函数来优化PRG AUC (精度-召回-增益曲线下的面积)？使用ROCR在一个唯一的绘图中绘制多条ROC曲线的循环用sklearn的岭回归绘制L曲线用matplotlib .pylot绘制直方图和直方图上的平滑曲线用python-lmfit绘制高斯曲线拟合后的单峰用d3绘制曲线下不同的垂直线段用bshazard软件包+生命表中的危险比绘制危险函数用两个不同的x轴绘制R中同一变量的曲线图绘制t在0到5之间的f(α)=(α2+ 1)^(0.5)曲线，用MML标注图形当我试图用curve_fit绘制对数回归曲线时，我得到了一个RuntimeWarning。我也得到了一个未找到的最佳参数

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

R语言︱分类器的性能表现评价（混淆矩阵，准确率，召回率，F1,mAP、ROC曲线）

—————————————————————————— 笔者觉得在性能评价上有两个分支： TPR-TNR，后续接AUC值/ROC曲线；召回率-正确率，接F1值曲线，再接mAP曲线（召回-准确曲线）本节部分参考...下面来看看如何在R语言中绘制ROC曲线。...一般情况，用不同的阀值，统计出一组不同阀值下的精确率和召回率，如下图： ? 如果是做搜索，那就是保证召回的情况下提升准确率；如果做疾病监测、反垃圾，则是保准确率的条件下，提升召回。...可以看出，虽然两个系统的性能曲线有所交叠但是以圆点标示的系统的性能在绝大多数情况下要远好于用方块标示的系统。从中我们可以发现一点，如果一个系统的性能较好，其曲线应当尽可能的向上突出。...包 R中也有专门用来绘制ROC曲线的包，例如常见的ROCR包，它不仅可以用来画图，还能计算ROC曲线下面积AUC，以评价分类器的综合性能，该数值取0-1之间，越大越好。

5.5K3 0

R语言画ROC曲线总结

p=10963 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。...尽管我从一些我想谈论的软件包开始就有了一些想法，例如ROCR和pROC（我在过去发现它们很有用），但我还是决定使用相对较新的软件包pkgsearch来搜索CRAN并查看其中的内容。...使用包装随附的综合数据集设置并绘制默认的ROC曲线。...我喜欢AUC在图中绘制曲线下面积的置信区间非常容易。 2014年该roc.curve()函数会绘制出干净整齐的ROC曲线。...2014年该软件包提供了许多功能丰富的ggplot()几何图形。 2015年 precrec 是另一个用于绘制ROC和精确调用曲线的库。

1.2K1 0

R： ROCR包用于ROC分析

如下所示为ROCR包的示例数据ROCR.sample。...对于一个ROC曲线而言，它不直接得出哪个阈值最好，而是把所有的阈值都尝试一遍，得出一组（FPR，TPR）坐标，然后绘制成曲线，然后就可以根据曲线来选择最好的阈值：尽可能大的TPR，尽可能小的FPR。...同时一条ROC曲线的展示的预测能力优劣可以由AUC（Area under curve）来衡量：0.5代表随机分布，预测变量没有预测能力；0.5-0.7，较低的预测能力；0.7-0.9，有一定的预测能力，...以RCOR的示例数据为例： # 构建prediction对象 pred <- prediction(ROCR.simple$predictions, ROCR.simple$labels) # 计算AUC...参考资料：用R软件包ROCR画ROC曲线：https://blog.csdn.net/machinelearning_er/article/details/70242672 ROC是什么？

4.7K5 1

ROC曲线不用愁，四种R包教你一步搞定！

ROC曲线是通过绘制真阳性率(TPR)与假阳性率(FPR)在不同阈值设置下的曲线。在机器学习中，真阳性率也被称为灵敏度、回忆率或检出率。假阳性率也称为误报率，可以计算为(1 -特异度)。...ROC曲线也可以被认为是决策规则的Type I Error 的函数（当性能仅从总体的一个样本中计算时，它可以被认为是这些量的估计值）。因此ROC曲线是敏感度或召回率作为降噪的函数。...将各个学习器的ROC曲线绘制到同一坐标中，直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲所代表的学习器准确性最高。 AUC是衡量学习器优劣的一种性能指标，为ROC曲线下与坐标轴围成的面积。...“best”:用一个方法确定最佳阈值 #ret返回坐标 ci(roc2) #计算置信区间（2）绘制置信区间 sens.ci <- ci.se(roc1, specificities=seq(0,...今天介绍了四种ROC曲线的绘制方法，大家可以试试哦！

8.8K1 0

R语言绘制绘制ROC和PR曲线（总结）

本节目标：（1）总结常用的绘制ROC和PR曲线的R包（2）生存预测模型的时间依赖性ROC曲线第一部分：总结常用的绘制ROC曲线的R包：（1）ROCR - 2005 ROCR包已经存在了近14年...，是绘制ROC曲线最常用的工具，这个也是我本人最喜欢用和最常用的R语言包。...例如，要生成precision-recall曲线，您需要输入prec和rec。下面的代码使用包附带的合成数据集并绘制默认的ROCR ROC曲线。在本文中，我将使用相同的数据集。...#################################### #ROCR包绘制ROC曲线 #################################### library(ROCR...其相对于ROCR最吸引人的两个特点：（1）计算AUC或ROC曲线的置信区间。（2）可以检验多个ROC曲线之间是否有差异计算AUC或ROC曲线的置信区间

8.2K6 3

R语言画ROC曲线总结

p=10963 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。我使用pkgsearch来搜索CRAN并查看其中的内容。...软件包，查看我选择分析的六个软件包的下载历史记录。...2005年以下代码ROCR使用包随附的综合数据集设置并绘制默认的ROC曲线。在整个文章中，我将使用相同的数据集。...2010 pROC在图中绘制曲线下面积（AUC）的置信区间非常容易。 ? 2014年 roc.curve()函数会绘制出干净整齐的ROC曲线。 ?...2014年该软件包提供了许多功能丰富的ggplot()几何图形。 ? 2015年 precrec 是另一个用于绘制ROC的库。 ?

1.5K1 0

R分类器性能评价：图形方法

因此，引入AUC：ROC曲线下的面积来度量不同分类器的表现。AUC越大，则分类性能越好。...提升度（lift）等于TPR/depth 以深度为横轴，以提升度为纵轴绘制曲线，得到提升曲线。绘制提升曲线的思路和ROC类似。...4.ROCR包图形方法（特别是ROC）是在机器学习/数据挖掘中用来评价模型的重要方法。在R当中，有多个package可用来绘制相应的图形。...其中最常用的一个当属ROCR包，可用于绘制ROC曲线和提升曲线。...使用ROCR包来绘制上面的ROC曲线，并计算AUC值 library(ROCR) pre <- prediction(credit.p, credit.test$Class) plot(performance

1.2K10 0

临床预测模型之二分类资料ROC曲线绘制

ROC曲线是评价模型的重要工具，曲线下面积AUC可能是大家最常见的模型评价指标之一。...如果你还不太了解关于ROC曲线中的各种指标，请看下面这张图，有你需要的一切（建议保存）：混淆矩阵混淆矩阵计算 R语言中有非常多的方法可以实现ROC曲线，但是基本上都是至少需要2列数据，一列是真实结果...，另一列是预测值，有了这两列数据，就可以轻松使用各种方法画出ROC曲线并计算AUC。...这个R包计算AUC是基于中位数的，哪一组的中位数大就计算哪一组的AUC，在计算时千万要注意！使用pROC包的aSAH数据，其中outcome列是结果变量，1代表Good，2代表Poor。...PR曲线，召回率recall为横坐标，精确率precision 为纵坐标： perf <- performance(pred, "prec", "rec") plot(perf, avg= "

1.1K3 0

临床模型如何评估？快学一下C统计量

下面，我们以一个前面的经典案例作为此次分析的例子，用R语言来计算一下上面讲的C统计量（Logistic回归模型中，等同于AUC）的几种计算方法。 ?...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。...注意：此方法与SPSS中的计算方法一致。方法3：建立Logistic回归模型，应用Hmisc软件包中的somers2函数直接计算ROC曲线下面积AUC，predict()函数计算模型预测概率。...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。...然后，使用prediction（）函数构建对象“pred”，并使用performance（）函数构建对象性能以绘制ROC曲线 ? 绘制ROC曲线，如下图所示 ? ?

8.9K2 0

R语言 ROC曲线

ROC以真阳性率（灵敏度FPR）为纵坐标，假阳性率（1-特异度TPR）为横坐标绘制的曲线，可准确反映某分析方法特异性和敏感性的关系，是试验准确性的综合代表。...ROC曲线不固定分类界值，允许中间状态存在，利于使用者结合专业知识，权衡漏诊与误诊的影响，选择一更佳截断点作为诊断参考值。...提供不同试验之间在共同标尺下的直观的比较，ROC曲线越凸越近左上角表明其诊断价值越大，利于不同指标间的比较。曲线下面积可评价诊断准确性。...相关定义及计算公式（用混淆矩阵的形式将分类结果展示出来） ?...ROC曲线下的面积（area under ROC curve）值在1.0和0.5之间。在AUC>0.5的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。

2.8K4 0

简单聊聊模型的性能评估标准

精确率、召回率以及 F1 ROC 曲线和 AUC 代价矩阵回归问题的性能度量其他评价指标，如计算速度、鲁棒性等 1....、召回率、P-R 曲线和 F1 1.2.1 精确率和召回率精确率，也被称作查准率，是指所有预测为正类的结果中，真正的正类的比例。...我们设置不同的阈值，自然就会得到不同的正类数量和负类数量，依次计算不同情况的精确率和召回率，然后我们可以以精确率为纵轴，召回率为横轴，绘制一条“P-R曲线”，如下图所示： ?...两者的曲线有交叉，则很难直接判断两个分类器的优劣，只能根据具体的精确率和召回率进行比较：一个合理的依据是比较 `P-R` 曲线下方的面积大小，它在一定程度上表征了分类器在精确率和召回率上取得“双高”的比例...然后根据模型输出的概率对样本排序，并按顺序遍历样本，从零点开始绘制 ROC 曲线，每次遇到一个正样本就沿纵轴方向绘制一个刻度间隔的曲线，遇到一个负样本就沿横轴绘制一个刻度间隔的曲线，直到遍历完所有样本，

1.2K2 1

ROC，AUC，Precision，Recall，F1的介绍与计算

召回率的定义为R=TPTP+FNR=\frac {TP} {TP+FN}R=TP+FNTP，F1值是精确率和召回率的调和均值，公式为F1=2PRP+RF1=\frac {2PR} {P+R}F1=P+...精确率和召回率都高时，F1值也会高。通常情况下，Precision与Recall是相互矛盾的。 2....在基本概念中我们提到了精确率、召回率以及F1值，既然有它们作为二分类的评价指标，为什么还要使用ROC和AUC呢？...P-R曲线判断模型的好坏要根据具体情况具体分析，有的项目要求召回率较高、有的项目要求精确率较高。...P-R曲线的绘制跟ROC曲线的绘制是一样的，在不同的阈值下得到不同的Precision、Recall，得到一系列的点，将它们在P-R图中绘制出来，并依次连接起来就得到了P-R图。

2K2 0

第7章模型评估笔记

函数交叉验证，DAAG包的cv.lm可以达到同样效果 7.10 利用混淆矩阵评测模型的预测能力模型的精确度、召回率、特异性以及准确率等性能指标 # 混淆矩阵 svm.model <- train(churn...评测模型的预测能力受试者工作曲线ROC是一种常见的二元分类系统性能展示图形，曲线上分别标注了不同切点的真阳和假阳率。...通常会基于曲线下面积AUC来衡量模型的分类性能。 install.packages("ROCR") library(ROCR) svmfit <- svm(churn~...., measure = "<em>auc</em>", x.measure = "cutoff") perf.tpr.rocr <- performance(pred.rocr, "tpr", "fpr") plot(perf.tpr.rocr..., colorize = T, main = paste("AUC:", (perf.rocr@y.values))) 7.12 利用caret包比较ROC曲线 install.packages("

7982 0

R语言与分类算法的绩效评估

这就说明用ROC比用一些静态指标是要好很多的。...为了精确的比较，我们还是来报告一下AUC： LogisticANNSVMBayes训练集0.781950.797820.606070.77650测试集0.760750.690720.674980.73241...用每个曲线的值除以基本线，可得到性能的相对指标，称为lift，它测量一个模型的价值。...(-p,data[,5],"versicolor") summary(roc1) 函数笔记：Daim包的roc函数提供了roc曲线的绘制，最佳cutoff点的求解，auc求解等功能。...参数说明： X:评价得分向量 Labels:实际分类向量 Thres:正例名称 Tips:你可以尝试plot(roc1) 绘制PR曲线：（默认以加载ROCR包，下同） [plain]

1.5K4 1

机器学习评价指标合辑(PrecisionRecallF1scoreP-R曲线ROC曲线AUC)

真正的正样本个数：包括真正例(TP)和假负例(FN) 3）F1-score：精确率和召回率的调和均值。...P-R曲线及其绘制 Precision-Recall曲线，简称P-R曲线，其横轴是召回率，纵轴是精确率。下面举例说明其绘制方法。...P-R曲线上一个点的含义是，在该阈值下，模型将大于该阈值的结果判定为正样本，小于该阈值的结果判定为负样本，此时返回结果对应的召回率和精确率。P-R 曲线越靠近右上角性能越好。...5.ROC曲线及其绘制/AUC及其计算/FPR/TPR ROC曲线用FPR（假正例率）作横轴，用TPR（真正例率）作纵轴 FPR：真实负样本被判定为正例的数量占全部真实负样本数量的比例 TPR：真实正样本被判定为正例的数量...不同点：ROC曲线是单调的而PR曲线不是（根据它能更方便调参），可以用AUC值的大小来评价分类器的好坏（是否可以用PR曲线围成面积大小来评价呢？）。

1.6K1 0

详解准确率、精确率、召回率、F1值等评价指标的含义

比如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC等指标，但是你清楚这些指标的具体含义吗？下面我们一起来看看吧。 1.混淆矩阵介绍各个指标之前，我们先来了解一下混淆矩阵。...5.F1分数精确率和召回率又被叫做查准率和查全率，可以通过P-R图进行表示 ? 如何理解P-R(精确率-召回率)曲线呢？或者说这些曲线是根据什么变化呢？以逻辑回归举例，其输出值是0-1之间的数字。...因此我们从实际表现的各个结果出发，就能避免样本不平衡的问题，这就是为什么用TPR和FPR作为ROC、AUC指标的原因。...6.1 ROC ROC曲线图如下所示，其中横坐标为假正率(FPR)，纵坐标为真正率(TPR)。 ? 与前面的P-R曲线类似，ROC曲线也是通过遍历所有阈值来绘制曲线的。...6.2 AUC AUC(Area Under Curve)表示ROC中曲线下的面积，用于判断模型的优劣。

43.1K5 4

R语言计算AUC（ROC曲线）的注意事项

并详细介绍了如何手动计算真阳性率/假阳性率，以及怎样计算多个，并把点连接成线，变成ROC曲线：ROC曲线纯手工绘制这些现在都有成熟的R包可以帮我们搞定，不需要我们手动计算。...这里以我最常用的ROCR和pROC进行演示。...关于这个包计算的阳性结果的AUC还是阴性结果的AUC，它的规则是这样的： “ROCR默认计算顺序靠后的类别的AUC。...AUC，而不是非癌症）的AUC，所以我建议大家在使用R包计算AUC或者画ROC曲线时，手动指定顺序！...曲线R包都有这样的潜规则，大家在使用的时候一定要注意~ 示例数据还提供了用数值表示的结果变量class，感兴趣的可以试试看，是不是和我说的一样！

1.4K1 0

一文读懂机器学习分类模型评价指标

精确率、召回率、准确率、错误率和F函数 1.1 精确率和召回率精确率和召回率主要用于二分类问题（从其公式推导也可看出），结合混淆矩阵有： ? 精确率P和召回率R的定义为： ? ?...然而事实上这两者在某些情况下是矛盾的，精确率高时，召回率低；精确率低时，召回率高；关于这个性质通过观察PR曲线不难观察出来。...ROC曲线、PR曲线 2.1 PR曲线我们以召回率R为横轴、以精确率P为纵轴，能够画出P-R曲线，如下图： ?...当数据量少时，绘制的ROC曲线不平滑；当数据量大时，绘制的ROC曲线会趋于平滑。...参考资料机器学习和统计里面的AUC如何理解精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？美团机器学习实践 ROC 曲线与 PR 曲线

2.5K2 0

【机器学习 | 分类指标大全】全面解析分类评估指标：从准确率到AUC，多分类问题也不在话下，确定不来看看？

F1值（F1-score）：综合考虑精确率和灵敏度，是精确率和灵敏度的调和平均数。 AUC值（Area Under the ROC Curve）：ROC曲线下方的面积，用于表示分类器的整体性能。...精确率计算公式如下： Precision = \frac{TP}{TP + FP} F1值（F1-score） F1值是综合考虑精确率和灵敏度的调和平均数，能够综合评价分类器的预测准确性和召回率。...AUC表示ROC曲线下方的面积，其取值范围在0到1之间。以下是对AUC指标的详细解释： 1. ROC曲线： ROC曲线是以二分类模型为基础绘制出来的一条图形。...这些点构成了ROC曲线上的各个坐标。绘制ROC曲线，以FPR作为x轴，TPR作为y轴。通过连接这些坐标点可以得到一条典型情况下具有平滑形状且递增趋势的曲线。...为了绘制多类别的ROC曲线，在每个子问题上执行以下步骤：将当前类别标记为正例，其他所有类别标记为负例。计算预测概率或得分，并按照阈值确定预测结果。根据不同阈值下的真阳率和假阳率绘制ROC曲线。

2K4 0

机器学习模型效果评估

，算法会先设定一个默认的阈值，将大于阈值的划分为1类，小于阈值的划分为0类；我们也可以自定义阈值的大小，且阈值是可调整的，不同调整的不同的阈值，使分类准确率达到最大，而ROC曲线就是不同阈值下对应的准确率绘制的一条曲线...绘制ROC曲线需要计算两个值,tpr和fpr,tpr是模型在正样本上的预测准确率，是将真土豪分为土豪的概率（被判断为土豪的人数/实际土豪人数）,即召回率；fpr是模型在负样本上的预测准确率，表示将非土豪误判为土豪的人数占所有实际非土豪人数的比值...，AUC是ROC曲线下方的面积，通常AUC值在0.5-1.0之间，值越大模型效果越好。...所以当正负样本不平衡的时候，准确率是没有评价意义的。精确率和召回率是相互制约的，一般精确率低的召回率高，精确率搞得召回率低，根据不同的业务场景选择不同的重点。...F1-score是精确率和召回率两指标的一个综合。前面说过的所有指标都是针对一个阈值的结果进行计算的，ROC是将模型依次取不同的阈值，并将该阈值对应的tpr和fpr绘制成一条曲线。

2K11 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭