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R中One-R分类模型的灵敏度和特异度计算及决策矩阵

在R中，您可以使用caret包来构建One-R分类模型，并计算其灵敏度（Sensitivity）和特异度（Specificity），以及生成决策矩阵（Confusion Matrix）。以下是如何进行这些操作的步骤：

1. 安装和加载必要的包

首先，确保您已经安装了caret包。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

install.packages("caret")

然后加载该包：

library(caret)

2. 准备数据

假设您已经有了一个数据集data，其中包含特征列和一个目标列（例如，Class）。您需要将数据集分为训练集和测试集：

set.seed(123)  # 设置随机种子以确保可重复性
trainIndex <- createDataPartition(data$Class, p = 0.8, list = FALSE)  # 80%的数据用于训练
trainData <- data[trainIndex, ]  # 训练数据
testData <- data[-trainIndex, ]  # 测试数据

3. 构建One-R分类模型

在R中，没有直接的One-R函数，但我们可以使用rpart包来构建一个简单的决策树，其叶子节点只包含一个类别（即One-R）。这里我们使用rpart的一个技巧来强制生成One-R模型：

library(rpart)
oneRModel <- rpart(Class ~ ., data = trainData, control = rpart.control(maxdepth = 1))

4. 进行预测

使用训练好的模型对测试数据进行预测：

predictions <- predict(oneRModel, testData, type = "class")

5. 计算灵敏度和特异度

使用caret包中的confusionMatrix函数来计算混淆矩阵，并从中提取灵敏度和特异度：

confMatrix <- confusionMatrix(predictions, testData$Class)
sensitivity <- confMatrix$byClass['Sensitivity']  # 灵敏度
specificity <- confMatrix$byClass['Specificity']  # 特异度

6. 查看决策矩阵（混淆矩阵）

决策矩阵（混淆矩阵）可以直接从confMatrix对象中获取：

print(confMatrix$table)

这将显示一个矩阵，其中行代表实际类别，列代表预测类别，对角线上的值表示正确分类的样本数。

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): 在真实值是正例的所有结果中，模型预测对的比重特异度(Specificity): 在真实值是负例的所有结果中，模型预测对的比重 ?...我们的案例的准确率达到88%。从以上两个表中可以看出，精确率较高，而真负率较低。灵敏度和特异度也一样。这主要是由我们选择的阈值驱动的。如果我们降低阈值，这两对完全不同的数值会更接近。...一般来说，我们关心的是上面定义的指标其中之一。例如，在一家制药公司，他们会更关注最小的错误正类诊断。因此，他们将更加关注高特异度。另一方面，损耗模型更关注灵敏度。混淆矩阵通常只用于类输出模型。 2....因此，对于每个灵敏度，我们得到不同的特异度。两者的变化如下： ? ROC曲线是灵敏度和(1-特异度)之间的曲线。(1-特异性)也称为假正率，灵敏度也称为真正率。以下我们案例对应的ROC曲线。 ?...以阈值为0.5为例，下面是对应的混淆矩阵： ? 你可以看到，这个阈值的灵敏度是99.6％，(1-特异性)约为60％。这一对值在我们的ROC曲线中成为一个点。

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不单单是逻辑回归模型具有混淆矩阵，只要因变量为离散形式的模型都具有混淆矩阵，混淆矩阵不是为逻辑回归模型设置的，而是为分类选择模型而设置的，连决策树与神经网络都会有混淆矩阵。 ?...混淆矩阵中的数值是动态的数据，其中，A与D都是猜对的数据，理论上这两格中数据量越大越好，但是B与C的数据也是必不可少的，如果没有B与C部分的数据，则会造成过度拟合。...一般，混淆矩阵会涉及到下面几个解读指数：正确率=(A+D)/(A+B+C+D)，即猜对了比上总量；灵敏度=A/(A+B)，即所有真实1中猜对的比例；特异度=D/(C+D)，即所有真实0中猜对的比例...决策树进行拆分时，其算法会以搜索的形式去寻找最优值，搜索的方式有穷举搜索与启发式搜索两种：穷举搜索即设置一个很小的间隔，进行逐值扫描，速度较慢，R和SAS中一般会先设置5000次穷举；启发式搜索为一种区间搜索...决策树最大的问题在于，每次计算规则都会发生变动，所以我经常在信用评分建模前用决策树进行风险分池，而绝不会用决策树去主导构建信用评分模型。

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另一个原因是，ROC和上面做提到的P-R曲线一样，是一种不依赖于阈值（Threshold）的评价指标，在输出为概率分布的分类模型中，如果仅使用准确率、精确率、召回率作为评价指标进行模型对比时，都必须时基于某一个给定阈值的...这两个指标分别是：灵敏度（sensitivity）和特异度（specificity），也叫做真正率（TPR）和假正率（FPR），具体公式如下。...真正率(True Positive Rate , TPR)，又称灵敏度： \[ TPR = \frac{正样本预测正确数}{正样本总数} = \frac{TP}{TP+FN} \] 其实我们可以发现灵敏度和召回率是一模一样的...： \[ TNR = \frac{负样本预测正确数}{负样本总数} = \frac{TN}{TN+FP} \] 细分析上述公式，我们可以可看出，灵敏度（真正率）TPR是正样本的召回率，特异度（真负率）TNR...简单理解，宏平均就是先算出每个混淆矩阵的P值和R值，然后取得平均P值macro-P和平均R值macro-R，再算出\(Fβ\)或\(F1\)，而微平均则是计算出混淆矩阵的平均TP、FP、TN、FN，接着进行计算

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【机器学习笔记】：一文让你彻底记住什么是ROCAUC（看不懂你来找我）

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