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# 加载数据和包
rm(list=ls())
library(pROC)
library(ggplot2)
setwd("C:/Users/syy/Desktop/MRI_lab/")
data<- read.csv("test1.csv", header = T)
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行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。BRFSS旨在确定成年人口中的风险因素并报告新兴趋势 （ 点击文末“阅读原文”获取完整 代码数据 ）。 相关视频 例如，调查对象被询问他们的饮食和每周体育活动、HIV/AIDS状况、可能的吸烟情况、免疫接种、健康状况、健
调用方法时，需要把模型本身（如clf_xx）、模型名字(如GBDT)和对应颜色（如crimson）按照顺序、以列表形式传入函数作为参数。 （1）plt.figure(figsize=(20, 20), dpi=dpin) 在for循环外绘制图片的大体框架。 figsize 控制图片大小， dpin 控制图片的信息量（其实可以理解为清晰度？docume
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）以假正率（FPR）为X轴、真正率（TPR）为y轴。曲线越靠左上方说明模型性能越好，反之越差。ROC曲线下方的面积叫做AUC(曲线下面积)，其值越大模型性能越好。P-R曲线（精确率-召回率曲线）以召回率(Recall)为X轴，精确率(Precision)为y轴，
一：关于P-R曲线 ： 1:1：何为P-R曲线： P为precision即 精准率（查准率） ，R为recall即 召回率 ，所以P-R曲线是反映了准确率与召回率之间的关系。一般横坐标为recall，纵坐标为precision。P-R曲线 1.2：P-R曲线作用： PR曲线常被用在信息提取领域，同时当我们的
在机器学习中，性能测量是一项基本任务。因此，当涉及到分类问题时，我们可以依靠AUC - ROC曲线。当我们需要检查或可视化多类分类问题的性能时，我们使用AUC（曲线 下面积 ）ROC（ 接收器工作特性 ）曲线。它是检查任何分类模型性能的最重要评估指标之一。
（1）对于二分类 TP(True Positive)：将正类预测为正类数，真实为0，预测也为0 FN(False Negative)：将正类预测为负类数，真实为0，预测为1 FP(False Positive)：将负类预测为正类数， 真实为1，预测为0 TN(True Negative)：将负类预测为负类数，真实为1，预测也为1 则混淆矩阵如下： （2）对
freesurfer官网–https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/dt_recon 步骤：需要对3DT1图像进行renconall预处理 将输入转换为 nifti（创建 dwi.nii） 使用 FSL 的 eddy_correct进行涡流和运动校正，创建 dwi-ec.nii。可能需要 1-2 小时。 DTI GLM 拟合和张量构造。包括创建： tensor.nii – maps of the tensor (9 fra
本文全面探讨了ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）的重要性和应用，从其历史背景、数学基础到Python实现以及关键评价指标。文章旨在提供一个深刻而全面的视角，以帮助您更好地理解和应用ROC曲线在模型评估中的作用。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年
1、ROC曲线，又可以称之为接受者操作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)， ROC曲线下的面积，称为AUC(Area Under Cureve)，可以衡量评估二分类模型的分类好坏。 2、AUC是1乘以的方格中的一部分，起大小在0-1之间，AUC越大说明模型效果越好， AUC=1,是完美的分类器，该模型至少
机器学习和数据科学在解决复杂问题时，经常需要评估模型的性能。其中，ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种非常有用的工具，被广泛应用于分类问题中。该工具不仅在医学检测、信号处理中有着悠久的历史，而且在近年来的机器学习应用中也显得尤为关键。 ROC曲线
