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ROC曲线分析
ROC曲线分析
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ROC曲线分析
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ROC曲线作图数据输入格式SPSS
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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
untitled0_roc_Roc数据集_ROC曲线_随机森林_可视化_
roc曲线，随机森林，可视化，可以处理各种数据集
iris(鸢尾花卉)数据集-二分类
该数据集只保留了原来iris(鸢尾花卉)数据集3个类virginica，versicolor和setosa中的versicolor和setosa，并将versicolor用0.0表示，setosa用1.0表示。每类50个样本；每个样本是一个4维的特征向量,萼片长，萼片宽，花瓣长，花瓣宽；
一个ROC曲线分析小软件
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用于分析ROC曲线的一个小东西，觉得还挺好用的，拿来分享个~
ＲＯＣ曲线的正确用法
ＲＯＣ的正确用法正确理解，写得很好，老外的网站上当的
ROC曲线MATLAB程序
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用MATLAB实现ROC曲线
ROC曲线的绘制和含义以及应用
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用于对识别模型的可靠性和性能的描述，适合于初学者和相关研究人员
ROC曲线简介
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介绍ROC曲线原理，分析ROC的反映实质，根据正阳性、假阳性等含义的介绍，来分析ROC曲线的客观表示。
应用ROC曲线评价血清生物标志物E-cad诊断乳腺癌的临床价值.pdf
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数据曲线分析器
Curve 2.1 (WinXp/Win7/Win8/Win10)使用说明 Curve.exe软件用于曲线形式查看工程试验中生成的文本文件数据， 程序内置了对曲线的变换操作和数据处理功能,便于分析;曲线绘制采用 高效的聚点算法,即使对于长曲线,伸缩变换时,仍能速度极快且不损失 观察细节;频谱分析数据精准(已与Matlab比对过),单窗可支持65536*64 点数据,很好的兼顾了谱分辨率和
roc方法介绍
An introduction to ROC analysis Tom Fawcett
ROC曲线 ROC优点作用 ROC曲线实现
ROC曲线作用，ROC曲线的概念，ROC曲线优点，SPSS实现等
《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第4章 数据和结果可视化
前面的部分中，我们已经看到了RapidMiner Studio图形用户界面是如何建立起来的，以及如何用它来定义和执行分析流程。在流程的最后，流程结果会显示在结果视图中。现在在工具栏上点击一下就能跳转到结果视图了。这一章会详细阐述结果视图。依据您是否已经生成了可被描述的结果，在默认设置前提下，您现在应该至少能大致看到这些显示内容，如图4.1所示。
《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第11章 决策树与神经网络
决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.Ross Quinilan提出了ID3[5-2]算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。Quinilan后来又提出了C4.5，成为新的监督学习算法。1984年几位统计学家提出了CART分类算法。ID3和ART算法大约同时被提出，但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
基于python实现ROC曲线绘制广场解析
主要介绍了基于python实现ROC曲线绘制广场解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
分类常用的ROC曲线附matlab代码
1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：基础教程 3.内容：【数据分析】分类常用的ROC曲线附matlab代码 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
基于实例与MATLAB的ROC曲线绘制比较研究.pdf
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基于神经网络模型的斜坡地质灾害易发性评价_神经网络_gis_灾害易发性_roc预测_灾害预警_
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利用ＲOC曲线对模型的准确性进行验证分析，得出神经网络、频率比和支持向量机模型的成功率分别是91. 3%、89. 3%、90. 2%，预测率分别是87. 3%、84.3%、85. 6%。结果表明: 神经网络模型的精度最高，更适用于永吉县...
具有交叉验证和 ROC 分析图的决策树和预测模型：此代码实现了一个分类树并绘制了每个目标类的 ROC 曲线-matlab开发
26326-decision-trees-and-predictive-models-with-cross-validation-and-roc-analysis-plot.zip,CART_Decision_Tree.zip,DecisionTree_November_2010.zip
基于GIS综合评价法的地质灾害易发性研究
为了有效分析某研究区地质灾害的分布规律、发育特征、影响因素以及地质灾害易发性,采用GIS的综合评价法对地质灾害易发性进行了深入研究。研究了该区共发生地质灾害171处,其中滑坡、崩塌、泥石流发生次数较多,并选定研究区降水量、地形坡度、断层、海拔高度、岩土体类型以及人工工程活动6项影响因子作为地质灾害易发性评价指标,并利用层次分析法求出各项权重,结合GIS空间分析功能,对地质灾害易发性划分。研究结果为
Roc 曲线的置信带-研究论文
医学领域的研究人员长期以来一直在使用ROC曲线，并且有许多经过充分研究的方法来分析此类曲线，包括生成置信区间以及同时置信带。在本文中，我们将这些技术介绍给机器学习社区并展示他们在 Covertype 数据集上的经验...
ROC分析VC++实现
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对二类分类器进行评价，实现了AUC的计算，实现了ROC曲线的绘制，并计算了pAUC,及SAUC
Roc-curve-of-six-models.html
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
genRoc:基因组分析中ROC曲线下面积的遗传解释
基因组分析中ROC曲线下面积的遗传解释 基于闪亮的原始 或在您的机器上运行： install.packages( ' shiny ' ) library( shiny ) runGitHub( " genRoc " , " kn3in " ) 或查看以了解运行闪亮应用程序的替代方法。
使用机器学习和 ROC 曲线进行决策-研究论文
接收器操作特征 (ROC) ... 我们分析了不同激励异质性和信息不对称模型对人类决策与 ROC 曲线之间关系的影响。 我们的理论讨论是在中国卫生部提供的河南省育龄夫妇孕前检查的大量妊娠结果和医生诊断数据的背景下进行的。
pROC：显示和分析R和S +中的ROC曲线
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SPSS.Statistics.v22.z01
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全国的乡镇一级的矢量界线，行政界线，shp矢量，时效比较新15年前后。空间另有全国村点~~
MIMIC-IV文档介绍及使用笔记.docx
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MIMIC-IV介绍文档，使用笔记 包括对各模块，表格及表格内字段的介绍，以及在使用中遇到的一些值得注意的问题 部分内容可见https://blog.csdn.net/weixin_46523923/article/details/121994699
如何制作光滑的
ROC
曲线
1
、首先打开数
据，我随便用
一组我以前处
理过得数据举
例，
A2
这一列做
ROC
曲线
2
、选择
Analyz
e
—
>ROC
curve
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