#ROC曲线
TPR=rep(0,1000)
FPR=rep(0,1000)
for(i in 1:1000){
p0=i/1000;
ypred<-1*(fitt.pi>p0)
TPR[i]=sum(ypred*audit2$is_run)/sum(audit2$is_run)
FPR[i]=sum(ypred*(1-audit2$is_run))/sum(1-audit2$is_run)}
plot(FPR,TPR,type=”l”,col=2,main = “ROC Curve”)
points(c(0,1),c(0,1),type=”l”,lty=2)
auc(glm.safe1)
使用R语言绘制ROC曲线 ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种常用的评估分类模型性能的方法，通过绘制分类器在不同
使用R语言绘制ROC曲线 在机器学习和医学诊断等领域，接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，简称ROC曲线）被广
使用R语言设置ROC曲线颜色的line.col参数 在R语言中，我们可以使用`line.col`参数来指定可视化图像中ROC曲线的颜色。ROC曲线（Receiver Oper
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假设现在有一个二分类问题，先引入两个概念：真正例率(TPR)：正例中预测为正例的比例 假正例率(FPR)：反例中预测为正例的比例 再假设样本数为6，现在有一个分类器1，它对
\ROC曲线 TPR=rep(0,1000) FPR=rep(0,1000) for(i in 1:1000)\{ p0=i/1000; ypred<-1\
最近学习遇到这个概念，看了半天总算明白了这个曲线的意义。 —————————————————————————————————分割线 1 ROC曲线的概念 受试者工作特征曲
一 roc曲线 1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 横轴：
1 概述 AUC（Area Under roc Curve）是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。这样的标准其实有很多，例如：大约10年前在machine lear
柔情只为你懂
「爱情、让人受尽委屈。」
灰太狼
我会带着你远行
╰+哭是因爲堅強的太久メ
你的名字
短命女
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