关于AUC（占坑）

最新推荐文章于 2023-10-25 15:27:24 发布
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分类专栏： 机器学习
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评估-过拟合、查全率、查准率与F1、ROC与AUC
Sodas的博客
02-03 1033
评估部分知识点
python可视化多个机器学习模型在训练集(train set)上交叉验证（cross validation）的AUC值、可视化模型效能
data+scenario+science+insight
07-23 1047
python可视化多个机器学习模型在训练集(train set)上交叉验证（cross validation）的AUC值、可视化模型效能 # 所有的模型中填写的参数都是通过randomsearchcv获得的最佳参数； # 模型包含：逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、xgboost、lightgbm; # 交叉验证函数的评估指标为roc_auc； #mean和std两个列表分别存放均值和方差； from sklearn.model_selection import cross_v
【Python绘图】如何绘制交叉验证的AUC和AUPR曲线
sxl的博客
04-04 1万+
目录1 交叉验证2 Python\rm{}PythonPython绘制交叉验证AUROC\rm{}AUROCAUROC3 Python\rm{}PythonPython绘制交叉验证AURR\rm{}AURRAURR4 参考文献 1 交叉验证    2 Python\rm{}PythonPython绘制交叉验证AUROC\rm{}AUROCAUROC import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm, dat
机器学习技术：如何使用交叉验证和ROC曲线提高疾病预测的准确性和效率？
笑不语的博客
06-28 2351
模型性能判定
分类评价指标、目标检测评价指标(AUC,IOU,mAP等)
Black eyes的博客
03-31 9384
文章目录定位准确率IOU识别精度precisionrecallAPmAPP-R曲线速度 定位准确率 IOU 定位准确率可以通过检测窗口与我们自己标记的物体窗口的重叠度，即交并比，即Intersection-Over-Union(IOU)进行度量。设标记窗口为 A ，检测窗口为 B ，则 IOU 的计算公式如下： IOU=A⋂BA⋃B IOU=\frac{A\bigcap B}{A\bigcup B...
模型评估方法：交叉验证。分类器性能评估：准确率accuracy、精确率precision(即查准率)、召回率recall(即查全率)、F1值、ROC曲线(受试者工作特征曲线感受性曲线)
あずにゃん梓喵的博客
08-13 5001
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） ...
【机器学习】详解交叉验证&具体代码实现
weixin_57084877的博客
10-25 5361
简单的机器学习交叉验证
ROC-AUC 与 PR-AUC 的区别与联系
xf0204130111的博客
06-13 2301
ROC-AUC 与 PR-AUC 的区别与联系
【模型验证避坑指南】：六大陷阱及对策，确保验证准确无误
[【模型验证避坑指南】：六大陷阱及对策，确保验证准确无误](https://galaxyinferno.com/wp-content/uploads/2022/06/3-1024x576.png) # 1. 模型验证的基本原则和重要性 模型验证是机器学习和数据科学项目中不可或...
新人赛《金融风控贷款违约》避坑指南！
Datawhale
10-04 1306
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：陶旭东，北京师范大学，Datawhale成员一、背景介绍本...
Python数据分析与挖掘——交叉验证法
Fo*(Bi)的博客
02-28 1万+
交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR （主成分回归）、PLS （偏最小二乘）回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。 ...
cvAUC:R中交叉验证的AUC估计的计算有效置信区间
05-26
联合会 cvAUC R软件包提供了一种计算有效的方法，可以估计ROC曲线（AUC）估计值下交叉验证的面积的置信区间（或方差）。 在二元分类问题中， 通常用于评估预测模型的性能。 通常，它与相结合，以评估结果如何推广到一个独立的数据集。 为了评估交叉验证的AUC估计的质量，我们获得其方差的估计。 对于海量数据集，生成单个性能估计的过程在计算上可能会很昂贵。 另外，当使用复杂的预测方法时，即使在相对较小的数据集上对验证模型进行交叉验证的过程仍然需要大量的计算时间。 因此，在许多实际情况下，是方差估计的一种计算上难以处理的方法。 作为引导程序的替代方法，可以使用基于计算效率的的方法来获得交叉验证的AUC的方差估计。 该软件包的主要功能是ci.cvAUC和ci.pooled.cvAUC ，它们报告交叉验证的AUC并分别基于和影响曲线来计算交叉验证的AUC估计的置信区间。 使用基于影响曲线的置
【机器学习】几个常用分类模型实战（数据预处理+K折交叉验证+AUC模型评估+网格搜索）
探索世界，改变世界
08-24 1万+
目录 简介 载入相关库 数据预处理 载入特征数据 载入标签数据 划分训练集和测试集 归一化特征数据 开始模型构建 感知器 感知器的K折交叉验证（K=5） 逻辑回归 逻辑回归的K折交叉验证（K=5） AUC模型评估 支持向量机（SVM） K折交叉验证（K=3） Kernel SVM（使用核方法的支持向量机） K折交叉验证（K=3） 参数网格搜索 使用三维点图绘制...
模型评估和选择
u014697805的博客
12-12 672
评估方法。 1），留出法。 将数据集D划分为两个互斥的子集，一个作为测试集，一个作为验证集。为保证准确性，可以随机，可以分层采样。 一般是2/3-4/5用作训练，其余用作测试。 2）， 交叉验证法。 平均划分为K个大小相似得互斥子集，尽量数据分布与原数据集保持一致（可以用分层），每次用一个作为验证集，其他作为训练集，训练K次。最后结果取均值。 留一法： 有m个样本点，m=k. 优点：
02 机器学习中的评估指标
Song_Lynn的博客
04-20 528
机器学习中的评估指标 1. 机器学习的目标 根本目标： 在给定的训练数据上，试图训练出能够归纳数据的规律的模型，并且能在未知样本上也有好的效果。 泛化能力强的模型最好 能很好地适用于未知样本，如错误率低，精度高 2. 评估方法 使用测试集数据进行可靠的评估 测试集：测试集（用于评估）应该与训练集（用于模型学习）“互斥” 常见方法： 留出法 hold-out 保持数...
【机器学习】交叉验证详细解释+10种常见的验证方法具体代码实现+可视化图
热门推荐
只须一笑不须愁X的博客
04-28 1万+
【机器学习】交叉验证详细解释+10种常见的验证方法具体代码实现+可视化图 一、使用背景 由于在训练集上，通过调整参数设置使估计器的性能达到了最佳状态；但在测试集上可能会出现过拟合的情况。 此时，测试集上的信息反馈足以颠覆训练好的模型，评估的指标不再有效反映出模型的泛化性能。 为了解决此类问题，还应该准备另一部分被称为 验证集的数据集，模型训练完成以后在验证集上对模型进行评估。 当验证集上的评估实验比较成功时，在测试集上进行最后的评估。 然而，通过将原始数据分为3个数据集合，我们就大大减少了可用于模型学习的
python交叉验证函数_python – 在sklearn中使用交叉验证和AUC-ROC作为逻辑回归模型...
weixin_39724748的博客
12-04 1204
我正在使用sklearn包来构建逻辑回归模型,然后对其进行评估.具体来说,我想使用交叉验证,但无法通过cross_val_score函数找出正确的方法.根据我看到的documentation和examples,我需要传递模型,特征,结果和评分方法的功能.然而,AUC不需要预测,它需要概率,因此它可以尝试不同的阈值并基于此计算ROC曲线.那么这里的正确方法是什么？这个函数有’roc_auc’作为一种...
机器学习-CrossValidation交叉验证
Yummy
07-31 2647
机器学习中“交叉验证法”（cross validation）以及Python代码
nlp实验--基于CRF的药物副作用的实体识别（Wapiti）
m0_51732188的博客
11-03 929
nlp实验--基于CRF的药物副作用的实体识别一、实验环境Wapiti工具环境配置工作环境配置二、数据描述训练数据测试数据三、数据处理训练数据预处理测试数据预处理四、模型训练调整参数优化模型预测测试数据 一、实验环境 ubuntu系统、python3.6 Wapiti工具环境配置 mkdir myproject cd myproject git clone https://github.com/Jekub/Wapiti.git cd Wapiti make make install ./wapiti (.
机器学习的项目实践，到底怎么样才能彻底掌握
最新发布
03-08
<think>嗯，用户问的是如何彻底掌握机器学习的项目实践。首先，我需要理解用户的背景。可能是一个刚开始学习机器学习的学生，或者有一定理论基础但缺乏实践经验的人。他们想要知道具体的步骤和方法，而不仅仅是理论上的知识。 用户提到“彻底掌握”，这意味着他们希望不仅仅是表面上的了解，而是深入理解和应用。所以，我需要从基础到实践，再到提升，分步骤来解答。可能需要包括学习基础理论、工具的使用、项目流程、数据处理、模型调优、实际应用案例以及持续学习等方面。 接下来要考虑的是，用户可能已经了解了一些机器学习的概念，但缺乏项目经验。因此，应该强调实践的重要性，比如通过项目来巩固知识，参与Kaggle竞赛，复现论文等。同时，可能还需要提到如何避免常见错误，比如数据泄露、过拟合等。 另外，用户可能关心如何选择项目，如何从简单到复杂逐步提升。这时候需要建议从经典的数据集开始，比如MNIST、Iris，然后逐步过渡到更复杂的项目，比如图像分类、自然语言处理任务。 还要考虑到工具的使用，比如Python、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。可能需要介绍这些工具的基本用法，以及如何在项目中应用它们。 数据处理也是一个关键点，用户可能对数据预处理、特征工程不够熟悉，需要详细说明这些步骤的重要性，比如数据清洗、特征选择、数据增强等。 模型调优部分，可能需要涵盖超参数调整、交叉验证、模型评估指标等内容。同时，解释如何通过网格搜索或随机搜索来优化模型性能。 最后，持续学习方面，建议用户关注最新的研究，阅读论文，参加社区讨论，保持对新技术和新方法的了解。可能还需要提到构建作品集的重要性，比如在GitHub上分享项目，撰写技术博客等。 需要确保回答结构清晰，分步骤说明，每个部分都有具体的建议和例子，这样用户能够逐步跟随并实践。同时，避免使用过于专业的术语，保持语言通俗易懂，让不同层次的学习者都能理解。 总结下来，回答应该包括：基础学习、工具掌握、项目流程、数据处理、模型调优、实战项目、持续学习与社区参与。每个部分给出具体的行动步骤，帮助用户系统地掌握机器学习的项目实践。</think>要彻底掌握机器学习项目实践，需结合系统化学习、动手实践和持续迭代。以下是分阶段掌握的关键路径： --- ### 一、基础准备阶段 1. **数学与理论基石** - 掌握线性代数（矩阵运算）、概率统计（贝叶斯、分布）、微积分（梯度计算） - 理解核心概念：损失函数$J(\theta)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m L(h_\theta(x^{(i)}),y^{(i)})$、梯度下降$\theta_{t+1} = \theta_t - \alpha \nabla J(\theta_t)$ 2. **编程工具链搭建** - Python生态：NumPy（张量运算）、Pandas（数据操作）、Matplotlib（可视化） - 框架选择：Scikit-learn（传统ML）、PyTorch/TensorFlow（深度学习） --- ### 二、项目实战四步法 1. **数据工程（占项目70%时间）** - 数据清洗：处理缺失值（均值填充、KNN插补）、异常值检测（3σ原则、IQR） - 特征工程案例： ```python # 时间序列特征提取 df['hour'] = df['timestamp'].dt.hour df['is_weekend'] = df['timestamp'].dt.weekday >= 5 ``` 2. **模型开发闭环** - 基线模型：从逻辑回归、随机森林等简单模型起步 - 模型验证：严格使用交叉验证（KFold、StratifiedKFold），避免数据泄露 - 性能评估：分类任务用F1-score+ROC-AUC，回归任务用MAE+RMSE 3. **调优进阶技巧** - 超参数搜索：贝叶斯优化比网格搜索效率提升50%+ - 正则化实践：L2正则化项$\lambda\sum\theta_j^2$控制过拟合 - 集成方法：Stacking多个基模型（XGBoost+LightGBM+CatBoost） 4. **部署与监控** - 模型打包：使用ONNX格式实现跨平台部署 - 性能监控：设置精度下降阈值自动触发retrain --- ### 三、突破瓶颈的关键策略 1. **Kaggle竞赛实战** - 从Titanic入门赛（准确率>0.8）到图像分类赛（ResNet50+迁移学习） - 学习Top解决方案的特征构造技巧（如CTR预测中的交叉特征） 2. **工业级项目复现** - 复现经典论文：如Transformer架构实现 - 处理真实数据：应对数据量级从GB到TB的挑战 3. **全流程工具链** - 版本控制：DVC管理数据版本 - 实验跟踪：MLflow记录超参数组合 - 自动化：Airflow构建特征工程pipeline --- ### 四、持续提升路径 1. **建立学习飞轮** - 每周精读1篇顶会论文（NeurIPS/ICML） - 参与开源项目贡献（如Hugging Face transformers） 2. **领域深耕方向** - CV方向：掌握YOLOv8、SAM等前沿模型 - NLP方向：深入Prompt Engineering、LLM微调 3. **构建作品矩阵** - 技术博客：用Markdown+LaTeX撰写推导过程 - GitHub仓库：包含完整EDA、建模、部署的端到端项目 --- ### 五、避坑指南 1. **数据陷阱** - 警惕测试集信息泄露（确保预处理仅用训练数据统计量） - 处理类别不平衡：SMOTE过采样+类别权重调整 2. **模型陷阱** - 深度学习不是万能药：优先尝试GBDT类模型 - 避免过早优化：先确保baseline有效再调参 3. **工程陷阱** - 内存管理：使用生成器处理大文件 - 延迟优化：模型量化降低推理耗时 --- 通过200+小时的刻意练习（建议按：30h基础→50h经典项目→70h竞赛→50h工业项目分配），配合持续的知识更新，可系统掌握机器学习项目实践的核心能力。关键是在每个项目中深度思考「为什么这么做」，而非仅仅完成流程。
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