【计算机科学】_roc曲线_期刊发文热词逐年推荐_20140724
roc曲线求阈值程序实现-解释说明
roc曲线求阈值程序实现1.引言1.1 概述在机器学习和数据挖掘领域中，ROC曲线是一种常用的性能评估方法，广泛应用于二分类问题中。
ROC曲线能够绘制出分类器的敏感性和特异性之间的关系，通过改变分类器的阈值来得到不同的工作点。
因此，求解ROC 曲线的阈值，对于优化分类器的性能至关重要。
本文旨在介绍ROC曲线求阈值的方法，并实现一个相应的程序，以便读者能够更好地理解和应用这一技术。
首先，我们将对ROC曲线进行简要介绍，包括其原理和常见应用场景。
然后，我们将详细介绍几种常用的求解ROC曲线阈值的方法，并分析它们的优缺点。
最后，我们将利用Python编写一个简单的程序来演示如何实现ROC曲线的阈值求解过程。
通过阅读本文，读者将能够全面了解ROC曲线的求阈值方法，理解其在分类器性能评估中的重要性，并具备使用Python进行实现的能力。
此外，本文还将展望后续研究方向，希望能够为相关研究提供一定的指导和启发。
接下来，我们将进入正文部分，首先介绍ROC曲线的基本概念和原理。
文章结构部分应该对整篇文章的组成部分进行简要介绍，包括各个章节的主题和内容。
文章结构如下：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 ROC曲线简介2.2 ROC曲线求阈值方法3. 结论3.1 结论总结3.2 后续研究展望在本篇长文中，文章的结构主要分为三个部分：引言、正文和结论。
引言部分将首先从整体上介绍文章的目的和意义，包括对ROC曲线求阈值程序实现的背景和重要性进行概述。
随后，具体介绍文章的结构，展示各个章节的主要内容。
正文部分将分为两个章节，分别是"2.1 ROC曲线简介"和"2.2 ROC曲线求阈值方法"。
在第二章节中，将对ROC曲线的概念、应用和特点进行详细阐述，以便读者理解后续章节中的方法。
接着，在第三章节中，将重点介绍如何通过ROC曲线求阈值的方法来进行数据分析和分类。
ROC曲线学习总结
ROC曲线学习总结文章目录•ROC曲线学习总结o 1. ROC曲线(Receiver Operating Characteristic)的概念和绘制o 2. 利用ROC曲线评价模型性能——AUC(Area Under Curve)o 3. 利用ROC曲线选择最佳模型▪ 3.1 不同模型之间选择最优模型▪ 3.2 同一模型中选择最优点对应的最优模型▪ 3.3 当测试集中的正负样本的分布变换的时候，ROC 曲线能够保持不变o ROC曲线在多分类问题上的推广ROC曲线学习总结最近在学习机器学习基础知识部分的时候，看到了用于评估模型性能的ROC曲线，想起来之前上课的时候听老师提起过，当时没有认真去看，所以这次大体上了解了一下，来谈谈自己的看法，并做些总结。
1. ROC曲线(Receiver Operating Characteristic)的概念和绘制ROC的全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲线，首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌军载具（飞机、船舰），也就是信号检测理论。
之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测。
此后被引入机器学习领域，用来评判分类、检测结果的好坏。
因此，ROC曲线是非常重要和常见的统计分析方法。
首先介绍一下在模型评估上的一些基本概念：真实情况预测结果含义统计量正例反例正例TP(将正例正确预测为正例)FN(将正例错误预测为负例)TP+FN表示实际数据集中正样本的数量召回率Recall/ 灵敏度Sensitivity/ TPR=TP/(TP+FN)，漏诊率 = 1 - 灵敏度反例FP(将负例错误的预测为正例)TN(将负例正确的预测为负例)FP+TN表示实际数据集中负样本的数量FPR = FP/(FP+TN), 特异度(Specificity) = 1 -FPR = TN/(FP+TN)加和含义TP + FP 表示预测的正类样本数FN +TN 表示预测的负类样本数TP+FN+FP+TN 表示样本总数统计量精确率Precision =TP/(TP+FP)正确率Accuracy= (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN), 错误率= (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN), F-measure=2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall)其中最重要的两个公式如下：TPR=TPTP+FN,FPR=FPFP+TN TPR=TPTP+FN,FPR=FPFP+TNTPR = \frac{TP}{TP+FN} ,FPR = \frac{FP}{FP+TN}TPR=TP+FNTP,FPR=FP+TNFP在ROC曲线图中，每个点以对应的FPR FPRFPRFPR值为横坐标，以TPR TPRTPRTPR值为纵坐标ROC曲线的绘制步骤如下：1.假设已经得出一系列样本被划分为正类的概率Score值，按照大小排序。
roc曲线最佳诊断标准
roc曲线最佳诊断标准全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：ROC曲线，全称为Receiver Operating Characteristic curve，是一种评估二分类模型性能的方法，常用于医学诊断、机器学习等领域。
在ROC曲线中，横轴表示假阳性率（false positive rate，FPR），纵轴表示真阳性率（true positive rate，TPR），通过绘制不同阈值下的FPR和TPR，可以得到一条曲线，该曲线下方的面积即为AUC （Area Under Curve），AUC值越大，说明模型性能越好。
ROC曲线最佳诊断标准即为在ROC曲线上的一个点或者一条线，该点或线对应的阈值是最优的，可以在保证高敏感性的同时保持较高的特异性，从而实现最佳的诊断效果。
在实际应用中，选择最佳标准可以帮助医生准确诊断疾病、预测患者的风险等。
那么如何确定ROC曲线最佳诊断标准呢？通常有以下几种方法：1. Youden指数法：Youden指数（Youden Index）是TPR和FPR 之差的绝对值，即Youden指数=TPR-FPR，当Youden指数最大时对应的阈值即为最佳标准。
Youden指数法适用于在不同领域、不同实验条件下的ROC曲线最佳标准选择。
2. 最近点法：最近点法是指在ROC曲线上找到离（0，1）点最近的点，该点对应的阈值即为最佳标准。
最近点法适用于ROC曲线上有多个交叉点时的最佳标准选择。
3. Youden指数和AUC相结合法：有些情况下，Youden指数最大对应的阈值可能不是最佳标准，因为Youden指数只考虑了最大化TPR和最小化FPR，而没有考虑到整个ROC曲线的形状。
可以结合AUC值来确定最佳标准，即在Youden指数较大的情况下，选择AUC 值较高的点为最佳标准。
4. 临床实际需求法：在确定ROC曲线最佳标准时，还应考虑到具体的临床实际需求。
比如在疾病诊断中，对于不同的病人群体，可能需要根据病情严重程度、治疗方案等因素来确定最佳标准。
ROC曲线
ROC曲线ROC曲线的具体绘制实例：杨治良(1983)曾做过这样一个实验：选图分成五个组，每组100张。
五组画页的先定概率分别是Q103、画页500页z0.5,0.7和0.9。
对于每一组画页，主试者使用一种信号的先定概率，然后按此先定概率呈现给被试者一定数量的画页，要求被试者把它们当做〃信号〃记住。
例如，先定概率为0.1时，则当作〃信号〃的画页为10张；当做〃噪音〃的画页为90张。
作为信号的画页呈现完毕之后，与此组作为噪音的画页混合，然后随机地逐张呈现给被试。
这时，每呈现一张画页，即要求被试判断此画页是〃信号〃还是〃噪音〃，并要求被试把结果记录在实验纸上。
根据五种先定概率得到的实验结果，就可计算击中概率和虚惊概率。
最后，根据不同先定概率下的击中概率和虚惊概率，就可在图上确定各点的位置，把五点联接起来就绘成一条ROC曲线。
RoC曲线具有以下属性：(I)B值的改变独立于d'的变化，考察β值变化对P(y∕SN)和P(y∕N)的影响时发现：当B接近0时，击中概率几乎为0,即信号全当成噪音接受；当B接近无穷大时，虚惊概率几乎为0,即噪音全当成信号接受；而当β从接近0向无穷大渐变的过程中，将形成一条完整地ROC 曲线，曲线在某一处达到最佳的标准βOPT o(2)ROC曲线的曲率反应敏感性指标d':对角线，代表P(y∕SN)=P(y∕N),即被试者的辨别力P为0,ROC曲线离这条线愈远，表示被试者辨别力愈强，d'的值当然就愈大。
由上可知，d'的变化使ROC曲线形成一个曲线簇，而β的变化体现在这一曲线簇中的某一条曲线上不同点的变化。
止匕外,如果将ROC曲线的坐标轴变为Z分数坐标，我们将看到ROC曲线从曲线形态变为直线形态。
这种坐标变换可以用来验证信号检测论一个重要假设，即方差齐性假设。
机器学习之分类器性能指标之ROC曲线、AUC值
机器学习之分类器性能指标之ROC曲线、AUC值分类器性能指标之ROC曲线、AUC值⼀ roc曲线1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同⼀信号刺激的感受性。
横轴：负正类率(false postive rate FPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的⽐例；(1-Specificity)纵轴：真正类率(true postive rate TPR)灵敏度，Sensitivity(正类覆盖率)2针对⼀个⼆分类问题，将实例分成正类(postive)或者负类(negative)。
但是实际中分类时，会出现四种情况.(1)若⼀个实例是正类并且被预测为正类，即为真正类(True Postive TP)(2)若⼀个实例是正类，但是被预测成为负类，即为假负类(False Negative FN)(3)若⼀个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类(False Postive FP)(4)若⼀个实例是负类，但是被预测成为负类，即为真负类(True Negative TN)TP:正确的肯定数⽬FN:漏报，没有找到正确匹配的数⽬FP:误报，没有的匹配不正确TN:正确拒绝的⾮匹配数⽬列联表如下，1代表正类，0代表负类：由上表可得出横，纵轴的计算公式：(1)真正类率(True Postive Rate)TPR: TP/(TP+FN),代表分类器预测的正类中实际正实例占所有正实例的⽐例。
Sensitivity(2)负正类率(False Postive Rate)FPR: FP/(FP+TN)，代表分类器预测的正类中实际负实例占所有负实例的⽐例。
1-Specificity(3)真负类率(True Negative Rate)TNR: TN/(FP+TN),代表分类器预测的负类中实际负实例占所有负实例的⽐例，TNR=1-FPR。
Specificity假设采⽤逻辑回归分类器，其给出针对每个实例为正类的概率，那么通过设定⼀个阈值如0.6，概率⼤于等于0.6的为正类，⼩于0.6的为负类。
【计算机科学】_关联分析_期刊发文热词逐年推荐_20140723
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
科研热词 推荐指数 关联规则 5 数据挖掘 2 高性能科学计算 1 非二元约束满足问题 1 随机ncsp生成器 1 进展 1 软件过程改进 1 软件缺陷管理 1 软件缺陷数据分析 1 费米矩阵 1 访问授权 1 美国国家漏洞数据库 1 网络攻击效果 1 线性模型 1 用户兴趣模型 1 游走 1 测试评估 1 概念格 1 格点量子色动力学 1 标准化 1 查询机制 1 柔性筛选方法 1 机密性 1 最大频繁项目集 1 智能算法 1 映射 1 数字化供应链 1 改进的mafia算法 1 形式概念分析 1 度量元 1 工作流 1 层次存储器技术 1 小世界 1 完整性 1 增量算法 1 在线数据联机挖掘 1 图像数据 1 回溯算法 1 可用性 1 关联规则提取 1 关联约束非二元弧一致性 1 关联 1 入侵检测系统 1 入侵检测 1 传感器网络 1 web事务间关联规则 1 rfid 1 nfp_树 1
科研热词 推荐指数 进程 1 辫群 1 软件传感器 1 认知科学 1 角色联系 1 观点挖掘 1 自适应agent 1 自然计算 1 联合签名 1 群签名 1 网络存储系统 1 篇章表述结构 1 知识获取 1 相关事件 1 直觉梯形模糊数 1 环境 1 灰色关联分析 1 模式提取 1 框图法 1 本体 1 智能 1 新闻视频 1 数据库自然语言查询接口 1 数据库管理系统 1 故事单元 1 攻击意图识别 1 攻击场景重建 1 报警融合 1 报警聚类 1 报警关联 1 感知 1 情感分析 1 思维科学 1 并行 1 安全基线政策 1 多重共轭搜索 1 多属性决策 1 可靠性评估 1 内容模型 1 关联分析 1 共轭搜索 1 信息熵 1 信息安全保障评价指标体系 1 信息安全保障 1 信息化 1 人工智能 1 事件 1 不确定性智能模型 1 不确定性 1 xml联合签名 1 xml签名 1 xml多方通信业务链 1
【计算机科学】_神经网络学习_期刊发文热词逐年推荐_20140724
科研热词 神经网络 风险评估 集成学习 遗传规划 遗传算法 进化泛函网络 语音识别 粒子群 神经元函数 特征项 混合基函数 权重 敏感系数 支持向量机 小波神经网络(wnn) 小波分析 函数逼近 入侵检测 信息 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
2011年 科研热词 神经网络 特征抽取 深网入口 机器学习 预测误差 粗逻辑神经网络 粗糙集 粗糙神经元 短期负荷预测 模糊神经网络 模糊推理 数字识别 改进bp网络 安全态势 天气预测 l-m优化法 bp算法 推荐指数 4 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
科研热词 隐神经元 贡献因子 蛋白质二级预测 结构信息 离散hopfield 神经网络 特征提取 正交基函数 正交化 样本属性 权值与结构确定法 权值 最优结构 径向基网络 学习算法 奇异值分解 多输入 噪声数字识别 函数逼近 人脸识别 rbf神经网络 laguerre正交多项式
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
科研热词 集成学习 连续学习 软件可靠性早期预测 蚁群算法 矩阵伪逆 特征选择 混沌神经网络 泛函神经元 概率神经网络 时空总和 忆阻器 布尔函数 学习算法 奇偶校验问题 基函数 分类 二进神经网络 lvq神经网络 lasso回归方法 lars算法 bp神经网络 bagging
ROC曲线及AUC计算
ROC曲线及AUC计算（转帖)(2012-03-23 10:04:31)▼ref /chjjunking/article/details/5933105让我们从头说起，首先AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。
这样的标准其实有很多，例如：大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准：分类精度；在信息检索(IR)领域中常用的recall和precision，等等。
其实，度量反应了人们对”好”的分类结果的追求，同一时期的不同的度量反映了人们对什么是”好”这个最根本问题的不同认识，而不同时期流行的度量则反映了人们认识事物的深度的变化。
近年来，随着machine learning 的相关技术从实验室走向实际应用，一些实际的问题对度量标准提出了新的需求。
特别的，现实中样本在不同类别上的不均衡分布(class distribution imbalance problem)。
使得accuracy这样的传统的度量标准不能恰当的反应分类器的performance。
举个例子：测试样本中有A类样本90个，B 类样本10个。
分类器C1把所有的测试样本都分成了A类，分类器C2把A类的90个样本分对了70个，B类的10个样本分对了5个。
则C1的分类精度为90%，C2的分类精度为75%。
但是，显然C2更有用些。
另外，在一些分类问题中犯不同的错误代价是不同的(cost sensitive learning)。
这样，默认0.5为分类阈值的传统做法也显得不恰当了。
为了解决上述问题，人们从医疗分析领域引入了一种新的分类模型performance评判方法——ROC分析。
ROC分析本身就是一个很丰富的容，有兴趣的读者可以自行Google。
由于我自己对ROC分析的容了解还不深刻，所以这里只做些简单的概念性的介绍。
ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic，其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC curve。