笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetive. -------------------------- 相关内容: 1. R语言︱ROC曲线--分类器的性能表现评价 2.机器学习中的过拟合问题 3.R语言︱机器学习模型评估方案(以随机森林算法为例) -------------------------- 1.TPR与TNR 同时可以相应算出TP

R语言语法基础二 重塑数据 增加行和列 # 创建向量 city = c("Tampa","Seattle","Hartford","Denver") state = c("FL","WA","CT","CO") zipcode = c(33602, 98104, 06161, 80294) # 组合向量成数据帧 address1 = cbind(c

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d

转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动,仅供个人学习使用 简介 ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具.通俗点说,ROC与AUC是用来回答这样的问题的: 分类模型的预测到底准不准确? 我们建出模型的错误率有多大?正确率有多高? 两个不同的分类模型中,哪个更好用?哪个更准确? 一句话概括版本: ROC是一条线,如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性,那么越靠近左上角的ROC

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------

本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算,并以鸢尾花数据为例,简单用python进行一下说明.如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解,可以先参考下这篇文章:http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575 由于ROC曲线是针对二分类的情况,对于多分类问题,ROC曲线的获取主要有两种方法: 假设测试样本个数为m,类别个数为n(假设类别标签分别为:0,2,...,n-1).在训练完成后,计算出每个测试样本的在各类别

一.简介 决策树分类算法(decision tree)通过树状结构对具有某特征属性的样本进行分类.其典型算法包括ID3算法.C4.5算法.C5.0算法.CART算法等.每一个决策树包括根节点(root node),内部节点(internal node)以及叶子节点(leaf node). 根节点:表示第一个特征属性,只有出边没有入边,通常用矩形框表示. 内部节点:表示特征属性,有一条入边至少两条出边,通常用圆圈表示. 叶子节点:表示类别,只有一条入边没有出边,通常用三角表示. 决策树算法主要用于

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

1.help可以提供帮助,如help(nchar), help("[["),或者用?nchar也能获取帮助.example(nchar)可以获取到某个主题的使用方法. 2.nchar获取字符串的长度,nchar(x)返回x中每个字符串的长度,length获取向量的长度,区别如下: > nchar("hello") [1] 5 > nchar(3) [1] 1 > nchar(3000) [1] 4 > help(nchar) > nch

使用ggplot2包绘制ROC曲线 rocplot<- function(pred, truth, ...){ predob<- prediction(pred, truth) #打印AUc perf.auc<- performance(predob, measure = 'auc', x.measure = 'cutoff') # perf<- performance(predob, 'tpr','fpr') df<- data.frame(x = attributes(p

1. 入门 将摄氏度转化为华氏度 >> 27*1.8+32 [1] 80.6 [1]:表示数字的向量索引号,在 R 语言中任何一个数字都看作一个向量. 向量化 >> temp <- c(27, 29, 23, 14) >> temp * 1.8 + 32 [1] 80.6 84.2 73.4 57.2 c()在这里是一个函数(combine 的缩写),而且是泛型函数,用于对参数的连接, c(..., recursive = FALSE) 再来看一个操作: >

#-----------------------------------------------------------------------------# # R in Action (2nd ed): Chapter 17 # # Classification # # requires packaged rpart, party, randomForest, kernlab, rattle # # install.packages(c("rpart", "party&q

一.R中数据结构 1.数据集 通常是由数据构成的一个矩形数组,行 表示 观测(记录.示例),列 表示 变量(字段.属性) 2.R中的数据结构 3.向量 c()可以用来创建向量 > a <- c(1,2,5,3,6,-2,4) > b <- c("one","two","three") > c <- c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE) 访问向量中的元素> a[c(2,4)]

vegan 包是进行群落数据分析最常用的R包,其中的 specaccum 函数用来计算物种的累计曲线 首先看下官方示例: library(vegan) data(BCI) sp1 <- specaccum(BCI, method="random") plot(sp1, ci.type="poly", col="blue", lwd=2, ci.lty=0, ci.col="lightblue") boxplot(sp1,

R中的数据结构:标量,向量,数组,数据框,列表 1. 向量:储存数值型,字符型,或者逻辑型数据的一维数组,用c()创建 **  R中没有标量,标量以单元素向量的形式出现 2. 矩阵:二维数组,和向量一样只能是相同模式, 可用matrix() 创建 #byrow指定是否按行填充,默认是按列填充,dimnames包含可选的字符向量型列名和行名 mymatrix <- matrix(vector, nrow = number_of_rows, ncol = number_of_columns, byr

4.对象改值 4.1.就地改值 比如: vec <- c(0,0,0,0,0,0,0) vec[1]<-100 #vec向量的第一个值就变为100 ####对于数据框的改值的方法,如下面的例子 df <- data.frame(face=c("ace","two","six"),suit=c("clubs","clubs","clubs"),values=c(1,2,3

op <- par(mfrow = c(2, 2)) #设置画布 p2 <- curve(x^2, 0, 1) #绘制曲线 legend("topleft", inset = .05, title = " Functions", legend = " y = x^2") #添加标注 abline(h = 0, v = 0.3, lty = 3, col = "red") #绘制参考线 p3 <- curve(

#-----------------------------------------------------------------------------# # R in Action (2nd ed): Chapter 17 # # Classification # # requires packaged rpart, party, randomForest, kernlab, rattle # # install.packages(c("rpart", "party&q

#-----------------------------------------------------------------------------# # R in Action (2nd ed): Chapter 17 # # Classification # # requires packaged rpart, party, randomForest, kernlab, rattle # # install.packages(c("rpart", "party&q

2.1 数据集的概念 不同的行业对于数据集的行和列叫法不同.统计学家称它们为观测(observation)和变量(variable),数据库分析师则称其为记录(record)和字段(field),数据挖掘和机器学习学科的研究者则把它们叫作示例(example)和属性(attribute). R中有许多用于存储数据的结构,包括标量.向量.数组.数据框和列表.多样化的数据结构赋予了R极其灵活的数据处理能力. R可以处理的数据类型(模式)包括数值型.字符型.逻辑型(TRUE/FALSE).复数型(虚数

老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数