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ROC曲线以第一次加权归一化后的数据作图，代表性更强。数据等分的份数越多，做出的图准确度越高，以面积占比为X轴，以灾点占比为Y轴，得出1*1方格内曲线，地质灾害风险调查评价中对易发性进行校核的excel文件，直接输入数据即可得到roc。

本篇文章针对"logistics", "knn","gbm","gbdt","randomforest","xgboost"算法模型的建模，十折交叉验证、以及ROC曲线分析

ROC 是受试者工作特征Receiver Operating Characteristic 或相对工作特征Relative Operating Characteristic 的缩写ROC 分析五十年代起源于统计决策理论后来应用于雷达信号观察能力的评价六十年代中期大量成功地用于实验心理学和心理物理学研究[1]Lusted 首次提出了ROC 分析可用于医学决策评价自从八十年代起该方法广泛用于医学诊断性能的评价[2] 如用于诊断放射学实验室医学癌症的筛选和精神病的诊断尤其是医学影像诊断准确性的评价

为了获取ROC曲线的最佳阈值，需要使用一个指标–约登指数，也称正确指数。 借助于matlab的roc函数可以得出计算。 % 1-specificity = fpr % Sensitivity = tpr; [tpr,fpr,thresholds] =roc(Tar',Val'); RightIndex=(tpr+(1-fpr)-1); [~,index]=max(RightIndex); % RightIndexVal=RightIndex(index(1)); tpr_val=tpr(index(1)); fpr_val=fpr(index(1)); thresholds_val=thre

函数colAUC计算矢量或矢量的ROC曲线下面积（AUC） 矩阵的每一列。 这段代码的主要属性： * 能够处理多维数据。 * 能够处理多类数据集。 * 速度 - 编写此代码是为了计算大量的 AUC 特点，快。 * 提供两种不同的算法 一种基于集成 ROC 曲线和一个基于 Wilcoxon Rank Sum Test 又名。 曼-惠特尼 U 检验。 * 函数可用于绘制 ROC 曲线。

文章目录数据集介绍代码实现1、导入需要的库2、导入数据集查看数据集中正样本（欺诈）和负样本（未欺诈）的数量对数据集进行稍微处理3、划分数据集划分训练集、验证集和测试集划分出特征和标签4、标准化处理5、查看正负样本的相关信息区分正负样本在’V5’，’V6’两个维度上比较正负样本6、构建模型7、对比：有bias_initializer vs 没有bias_initializer没有bias_initializer构建模型用模型预测前十个样本将训练集输入模型来评价模型有bias_initializer计算bias_initializer构建模型用模型预测前十个样本将训练集输入模型来评价模型8、保存初

Firefly | Station P1(ROC-RK3399-PC Plus)体验统信UOS系统-附件资源

此代码绘制了瑞利信道的接收器操作特性 (ROC) 曲线。 检测概率和误报概率的公式取自以下论文： 迪格姆，FF； Alouini, M.-S.; Simon, Marvin K.，“关于衰落信道上未知信号的能量检测”，通信，IEEE 交易，第 55 卷，第 1 期，第 21,24 页，2007 年 1 月。