ROC分析中的决策边界
是指在二分类问题中，根据模型预测的概率值来判断样本属于哪个类别的阈值。决策边界将概率值转化为二分类的判断结果，通常是将概率大于等于决策边界的样本划分为正类，概率小于决策边界的样本划分为负类。
决策边界的选择对于分类模型的性能和效果至关重要。如果决策边界选择得太低，会导致将本应为负类的样本划分为正类，即产生了假阳性；而如果决策边界选择得太高，会导致将本应为正类的样本划分为负类，即产生了假阴性。因此，选择合适的决策边界可以使模型在分类任务中达到较好的准确性和召回率。
在ROC分析中，决策边界的选择会影响到模型的真正例率（True Positive Rate，也称为灵敏度或召回率）和假正例率（False Positive Rate）。ROC曲线是以不同决策边界下的真正例率和假正例率为坐标绘制的曲线，通过观察ROC曲线的形状和面积可以评估模型的分类性能。
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我是机器学习的新手，我发现了非常好的套索回归包SIAMCAT。一本名为“粪便微生物群早期检测结直肠癌的潜力(http://europepmc.org/article/MED/25432777)”的出版物描述得很好，这样我就可以很容易地接近复杂的机器学习方法。但是，有一件事我不能理解他们的方法，所以我礼貌地寻求帮助。 我的问题特别是决策边界的价值。作者说他们的<
浏览 12提问于2020-10-06得票数 0
我正在尝试使用RORR软件包绘制基于结果(ED)和预测类别(p)的ROC曲线。我得到了以下错误，但我对此一无所知。pred <- prediction(p, ED)plot(perf, main="ROCCurve", colorize=T)
我需要绘制ZeroR，OneR，决策树，逻辑回归和线性判别分析的</
浏览 0提问于2015-04-06得票数 1
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线性判别分析( LDA )、带线性核的支持向量机和感知器是线性分类器。它们之间是否存在其他关系，例如：LDA可以找到的每一个决策边界都可以被感知器找到。
通过感知器可以找到线性支持向量机可以找到的每一个决策边界。通过感知器可以
浏览 0提问于2017-05-08得票数 3
我试图绘制一个标识符的ROC曲线，该标识符用于根据背景数据集确定正事件。标识符是两个组之间有一些重叠的概率分数的列表。0.120.05 0.450.13 0.20我正在用R中的PRROC绘制ROC曲线，以评估标识符如何将数据分类为正确的组。虽然在正数据集和负数据集之间产生的分类器值有明显的</e
浏览 4提问于2017-11-24得票数 2
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绘制ROC的w.r.t概率分数给出了阶梯式的版本。
但在我看来，我发现使用二进制决策更好，因为ROC曲线只是对不同混淆矩阵w.r.t不同阈值的总结。混淆矩阵显示了二元决策。他们的优势还是某些情况，用prob.scores绘制中华民国曲线比二元决策要好呢？
浏览 0提问于2020-09-14得票数 2
import fetch_20newsgroupsfrom sklearn.model_selection importAUC = {:.3f}'.format(roc_auc_score(test_labels, pred)))
我花费了天文数字的时间，通过stackoverflow示例和Github代码片段，我只是不能在我的特定情况下工作我的目标是绘制这个LogisticalRegression分类器<em
浏览 16提问于2021-03-05得票数 0
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正如你们可能知道的，一些检测需要时间使用Affectiva (在我的例子中是linux)。例如，性别识别可能需要2-3秒才能输出结果，这是正确的，也是预期的行为，就像affectiva提到的那样：
分类器的ROC评分为0.95，达到决策所需的平均时间为3.4秒。所以，我想知道在SDK中是否有可能减少这个时间。我知道这可能会产生很多假阳性，但我正在测试这样一个场景，即人脸很快就会消失。如果这不可能的
浏览 3提问于2017-05-08得票数 1
我是机器学习领域的新成员&我正在(试图)实现异常检测算法，一种算法是借助tensorflow库的keras实现的自动编码器，另一种是借助sklearn库实现的IsolationForest，我想将这些算法与roc_auc_score ( )进行比较，但我不确定是否正确。在roc_auc_score函数的文档中，我可以看到，对于输入，应该如下所示：
sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true，y_s
浏览 4提问于2019-11-16得票数 1
sklearn roc_curve 声明：
Y_score:数组，shape = n_samples目标分数，既可以是正类的概率估计，也可以是置信值，也可以是二元决策。在什么情况下将y_score设置为二进制向量(“二进制决策”)是有意义的？那岂不是一条有一点的ROC曲线，哪一种不对呢？
浏览 0提问于2014-02-17得票数 5
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支持向量机分类器(SVC)的一个选择是默认为假的probability。文档没有说明它是做什么的。看一下libsvm源代码，它似乎做了某种交叉验证。
LinearSVC或OneSVM不存在此选项。我需要计算几个支持向量机模型的AUC分数，包括这两个。我应该用decision_function(X)作为阈值来计算AUC的分数吗？
浏览 3提问于2016-01-05得票数 6
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2回答
我试图为决策树找到ROC曲线和AUROC曲线。我的代码就像y_score = clf.fit(x,y).decision_function(test[col])print(sklearn.metrics.roc_auc_score(actual,y_score))
fpr,tpr,thre = sklearn.metrics.roc_curve(
浏览 9提问于2017-07-28得票数 7
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我理解，当输出是概率时，例如，用logistic回归模型来建立ROC曲线。您可以通过改变截止阈值来构建ROC曲线。else: decision = position decision = negative谢谢
浏览 0提问于2020-06-24得票数 3
我正在为一堂课准备一个对成本敏感的分类演示，我不明白为什么scikit-learn的DecisionTreeClassifier的类权重=“平衡”属性似乎没有任何效果。我使用的是一个70/30的火车/测试分体，这个代码用于建造和安装模型：clf.fit(X_train
浏览 2提问于2021-10-16得票数 0
他们处于极不平衡的数据中(大约14300:1)。我得到了几乎100%的准确率和ROC-AUC，但准确率，召回率和f1分数为0。我理解在非常不平衡的数据中，准确性通常是没有用的，但为什么ROC-AUC度量也接近完美？from sklearn.metrics import roc_curve, auc
y_score = classifierUsed2.decision_function(X_te
浏览 0提问于2016-01-10得票数 22
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这是我的任务 对于一家好坏参半的餐厅，从Yelp上收集至少400条完整的评论和评级。重新编码评级。1-3 =负，4-5 =正。清理和预处理数据(删除标点符号，删除停用词，将所有单词转换为小写)。拆分数据70/30并开发朴素贝叶斯、决策树和逻辑回归模型(10分)报告每个型号的召回率、精确度、F1、准确性和AUC (5分)选择用于比较模型的最佳指标，并解释您的理论基础。sklearn.metrics import recall_score, precision_s
浏览 17提问于2021-03-17得票数 1
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C参数在sklearn.linear_model.LogisticRegression中的含义是什么？它对决策边界有何影响？C的高值是否使决策边界非线性？如果我们可视化决策边界，逻辑回归的过度拟合是什么样子？
浏览 12提问于2021-05-13得票数 12
对于model.predict_proba(X)[:,0]，我得到的结果与SKLearn中的普通Grad决策树分类器的model.decision_function(X)不同，所以我知道这是不一样的。我要模型的分数。绘制ROC曲线等，如何利用XGBoost包装器获得SKLearn分类器的决策函数？为什么predict_proba和分数不同？
浏览 0提问于2018-04-11得票数 0
1回答
我创建了一个包含三个目标类的分类模型，并创建了一个混淆矩阵来度量准确性，下面是矩阵代码data = load_wine()array([[13, 1, 0], [ 1, 0, 7]])
所以，这是一个平衡的数据集，几乎给了我94%的准确性。问题是，当我试图用下面的代码为0类绘制ROC AUC曲线时，AUC曲线正好相反，我在曲线下只得到了0.05的面积。fpr,tp
浏览 0提问于2020-03-19得票数 1
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支持向量机决策边界的获取
、、、
在下面的示例中：clf.coef_ [[-0.2539717 -0.83806387]]y = -0.83806387 * x - 0.2539717
但是，上面的行不是在示例中获得的决策边界，那么coef_到底是什么，如何才能获得线性决策边界的方程？
浏览 7提问于2017-08-26得票数 3
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我正在尝试计算二进制(0，1)与决策树预测的目标变量的ROC。当我将预测值设置为二进制时，会出现以下错误：Setting direction: controls < cases> roc(pred[,2],as.numeric(data$target,
浏览 457提问于2020-05-27得票数 2
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