分类模型的效果度量---R语言实现_r语言分类模型-优快云博客

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本文介绍了分类模型的评估方法，包括混淆矩阵、接受者操作特征（ROC）曲线和提升图。通过R语言实现，展示了如何计算灵敏度、特异度以及ROC曲线下的面积（AUC），并利用提升图评估模型的判定能力。

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分类模型的效果度量---R语言实现

之前我们介绍了连续型响应变量模型的评估方法（有包括RMSE,R^2之类的评估指标），这次我们介绍一下分类型响应变量模型的评估方法。

目录

一、分类模型介绍

五、R语言实现

一、分类模型介绍

分类模型一般产生两种类型的预测。和回归模型类似，分类模型产生一个连续数值预测，该预测通常是概率的形式（即任意样本从属于不同类别的概率预测值均在0到1之间，合计为1）。

二、混淆矩阵

评估分类模型性能一个常用的方法是混淆矩阵（一张简单的观测类和预测类的交叉表）。如表1.1所示：

表1.1 二分类问题的混淆矩阵

Table 1.1 The confusion matrix of binaryclassification problem

注：表格单元分别代表真阳性（TP），假阳性（FP），假阴性（FN），真阴性（TN）的数量。

模型的准确度稳定在一个水平，通常会在灵敏度和特异度之间做一个权衡。一般而言，增加灵敏度会使特异度下降。能同时反应假阳性率和假阴性率的指标有Youden指数