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ROC指标前沿信息_roc指标详解及实战用法(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

ROC指标

大学学习日常 | 今天10小时！最近在实验室里忙得不可开交，发现之前做的对照组实验有一组预测精度不太对劲。于是趁着元旦放假前，赶紧重新做了一次实验。发现问题𐟓 区域内的负样本随机提取后，经过分类预测，各数据集的分类准确率明显过拟合。过拟合的情况下，模型的准确率居然只有0.66。本组数据计算出的ROC指标也偏低。解决方案𐟤𒰟𛊥‚考了一些资料，决定设定1000米缓冲区作为对照组负样本的提取范围，样本间距设置为500米。加入一个新的参数来调试模型，希望能缓解过拟合现象。对于那些落入高概率灾害发生区域的预测点，增加它们的数量，这样最后的验证精度就能提升到合理的水平。目前进展𐟘Ž 已经完成了第一二章的研究背景部分。第三章和第四章的实验与数据框架也搞定了。下周计划✍𐟏𛊦Ÿ婘…文献，确定第五章的具体研究路线。完成第五章的实验与数据框架。今天和老师夸下海口，争取在放假前把大论文的初稿交给他𐟫ᣀ‚ 今年先学到这里，剩下的活儿明年再卷𐟌。总之，今天的10小时学习时间真是充实又紧张啊！希望大家也能在学习中找到自己的节奏，加油！

推荐系统离线评估必备指标详解𐟓Š 今天，我想和大家分享一些关于推荐系统离线评估的方法和指标。推荐系统不仅仅是一个点击率预估模型，它更是一个排序模型，因此我们需要从全局视角来评估它的效果。 1⃣️ P-R曲线 P-R曲线是推荐系统评估中非常重要的一种方法。横轴是召回率（Recall），纵轴是精确率（Precision）。曲线上的每个点都代表在某个阈值下，模型将大于该阈值的结果判定为正样本，小于该阈值的结果判定为负样本，从而得到的召回率和精确率。通过绘制P-R曲线，我们可以全面评估模型的性能。计算曲线下的面积AUC可以量化P-R曲线的优劣。AUC的理想值是1，一般较好的模型AUC在0.85-0.95之间。 2⃣️ ROC曲线 ROC曲线，全称是“受试者工作特征曲线”，最早应用于军事和医学领域。ROC曲线的横坐标是假阳性率（FPR），纵坐标是真阳性率（TPR）。通过动态调整截断点，从最高的得分点开始，逐渐调整到最低得分，每一个截断点都可以对应一个FPR和TPR，将这些点连接起来即可得到最终的ROC曲线。ROC曲线和P-R曲线一样，也是用AUC来评估模型的效果。 3⃣️ 平均精度均值mAP曲线平均精度均值（mAP）是平均精度（AP）的扩展，代表在平均精度的基础上再做一次平均。mAP和ROC、P-R曲线的区别在于，mAP需要对每个用户进行分别排序，而ROC和P-R曲线是对全量样本进行排序。这一点在实际操作中需要特别注意。 4⃣️ 离线评估方法与指标总结本文详细介绍了P-R曲线、ROC曲线和mAP三个常用的评估指标。在实际的离线评估实验中，虽然需要通过不同的角度评估模型，但也没必要陷入“实验思维”和“完美主义”的误区。明确核心目标，快速定位问题，排除不可行的思路，为线上评估打好基础即可。希望这些内容对大家有所帮助，如果有任何问题，欢迎留言讨论！

𐟚訂᥸‚崩盘预警！“兴登堡预兆”再现江湖𐟓‰ 最近，一个名为“兴登堡预兆”（Hindenburg Omen）的股市崩盘预警信号再次引起了市场的广泛关注。这个指标曾经在1987年和2008年的股市崩盘中准确预测，如今它再次发出了警示信号。 𐟔 什么是“兴登堡预兆”？ “兴登堡预兆”是一个专门用于预测股市大跌的市场指标。它由三个主要条件组成：市场处于上升趋势、大量股票同时创下新高和新低、市场宽度指标出现负转变。这些条件共同指示出市场的不确定性和潜在的顶部信号。 𐟓ˆ 触发条件市场趋势：首先，市场必须处于上升趋势。具体来说，纽约证券交易所综合指数的50天变化率（ROC）需要为正值，意味着市场在过去十周内有所上涨。新高和新低：在主要市场顶部，通常会有大量股票同时创下52周新高和新低，这表明市场处于不确定状态。技术上要求至少2.8%的股票在同一天内创下新高和新低。市场宽度转变：使用麦克莱伦震荡指标（McClellan Oscillator）测量市场宽度，当该指标低于零时，意味着市场宽度出现负转变。 𐟓‰ 历史表现尽管“兴登堡预兆”并不总是准确，但在2000年、2007年、2018年、2020年和2022年的股市顶部都曾出现这一信号，并随后出现了显著的市场下跌。因此，投资者通常会密切关注这一指标的变化，以判断市场可能的转向。 𐟚蠦œ€新动态根据最新报道，最近一周内“兴登堡预兆”已经发出了初步信号。如果在接下来的三到四周内再次触发，这将构成一个完整的警示，预示着市场可能面临显著下跌的风险。

𐟚€ Python学习指南：从零到专家 𐟓š 想要系统学习Python？这里有一份详细的指南，帮助你从零开始，逐步成为Python专家。以下是四个关键步骤，包括推荐的书目： 𐟔‘ 步骤一：0基础入门安装Anaconda：下载并安装Anaconda，它自带Python、各种数据分析库和Spider编辑器。掌握基本语法：学习Python的基本语法，如if-else语句、while语句和for循环语句。熟悉数据类型：掌握元组、列表等常用数据类型。推荐书目：《Python编程：从入门到实践》、《笨方法学Python》。 𐟔‘ 步骤二：0-1进阶学习网络爬虫：推荐《Python3网络爬虫实战》。GitHub上有许多爬虫实例代码，下载并运行它们，进行调试。利用GitHub和知乎：这两个网站上有许多源代码和例子，对学习非常有帮助。写技术博客：记录自己的学习过程，这不仅可以督促自己，还能在面试中加分。 𐟔‘ 步骤三：数据分析三大库 Pandas：Pandas是Python的数据分析库，Anaconda自带，无需额外安装。推荐《Pandas官方文档》。数据可视化：使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化。推荐《Matplotlib官方文档》和《Seaborn中文文档》。 𐟔‘ 步骤四：机器学习模型训练：学习聚类、回归和深度学习。推荐《机器学习-周志华版》。模型评估：了解KS指标和ROC指标。 𐟒ᠦ示：学习Python时，不要只看书，一定要自己动手敲代码，否则难以真正掌握。 𐟌Ÿ 希望这份指南能帮助你顺利掌握Python，开启编程之旅！

R语言代码大放送，科研神器！每次进行生物信息学分析时，总是缺少一些关键的R语言代码，真是让人头疼𐟘…。为了让大家在写SCI论文时更加顺利，我特意整理了一些实用的R语言代码𐟍𚯼Œ希望能够帮助你们避开那些不必要的弯路！拿走不用客气～ WGCNA筛选表型相关基因.zip GEO多疾病差异分析.zip GEO数据库PCA散点图.zip ROC诊断曲线.zip GEO与TCGA共同差异基因.zip 多GEO数据库合并分析.zip GEO数据库处理分析.zip 预后模型多指标ROC.zip 独立预后分析.zip oncoPredict包基因表达与药物敏感性.zip 基因与药敏相关性.zip PFS.zip 多因素Cox模型.zip lasso回归模型.zip 线性回归以及非线性回归.zip 实验5空间分析.zip TCGA clinical.zip ComBat不同数据.zip ComBat.zip wilcox差异分析.zip 模型循环.zip 构建lasso回归预后模型.zip 临床相关性筛选.zip 共表达分析.zip 临床相关性分析.zip 多GEO数据去批次.zip 三种方法提取TCGA临床数据.zip WGCNA筛选hub基因.zip 预后相关基因筛选.zip 机器学习XGBoost.zip 机器学习GBM.zip 机器学习决策树.zip ROC分析.zip 机器学习模型ROC分析.zip 机器学习建模.zip 随机森林筛选基因.zip 生存分析.zip SVM筛选基因.zip 机器学习-asso筛选基因.zip 铜死亡相关基因筛选.zip 免疫治疗分析.zip 肿瘤突变负荷分析.zip 免疫浸润生存.zip 差异分析.zip 多组差异分析.zip 免疫检查点相关性.zip 三包差异交集.zip 免疫细胞相关性分析.zip DESeq差异分析.zip edgeR.zip 基因表达与免疫浸润关系.zip 免疫差异.zip 新TCGA.zip 希望这些代码能帮到你们，祝大家科研顺利，论文多多！𐟓ˆ𐟓Š

R语言必备代码清单，轻松上手数据分析 𐟓š R语言必备代码清单，助你轻松上手数据分析！ 1️⃣ WGCNA筛选表型相关基因：揭示基因与表型之间的关系。 2️⃣ GEO多疾病差异分析：比较不同疾病间的基因表达差异。 3️⃣ GEO数据库PCA散点图：可视化基因表达数据。 4️⃣ ROC诊断曲线：评估模型的诊断性能。 5️⃣ GEO与TCGA共同差异基因：发现两种数据库中的共同差异基因。 6️⃣ 多GEO数据库合并分析：整合多个GEO数据库的数据。 7️⃣ GEO数据库处理分析：对GEO数据库进行预处理和分析。 8️⃣ 预后模型多指标ROC：评估预后模型的多个指标。 9️⃣ 独立预后分析：对单个患者的预后进行预测。 𐟔Ÿ oncoPredict包基因表达与药物敏感性：预测药物敏感性。 1️⃣1️⃣ 基因与药敏相关性：探索基因与药物敏感性的关系。 1️⃣2️⃣ PFS：评估患者的无进展生存期。 1️⃣3️⃣ 多因素Cox模型：构建多因素Cox回归模型。 1️⃣4️⃣ Lasso回归模型：进行Lasso回归分析。 1️⃣5️⃣ 线性回归及非线性回归：探索数据的线性和非线性关系。 1️⃣6️⃣ 空间分析：对数据进行空间可视化分析。 1️⃣7️⃣ TCGA临床数据：提取TCGA数据库中的临床数据。 1️⃣8️⃣ ComBat不同数据：使用ComBat方法校正不同数据集的批次效应。 1️⃣9️⃣ ComBat：进行ComBat分析，去除批次效应。 2️⃣0️⃣ Wilcox差异分析：使用Wilcoxon秩和检验进行差异分析。 2️⃣1️⃣ 模型循环：构建循环模型，优化分析效率。 2️⃣2️⃣ 构建Lasso回归预后模型：利用Lasso回归构建预后模型。 2️⃣3️⃣ 临床相关性筛选：筛选与临床指标相关的基因。 2️⃣4️⃣ 共表达分析：探索基因间的共表达关系。 2️⃣5️⃣ 临床相关性分析：分析基因与临床指标的相关性。 2️⃣6️⃣ 多GEO数据去批次：去除多个GEO数据集的批次效应。 2️⃣7️⃣ 三种方法提取TCGA临床数据：使用三种方法提取TCGA临床数据。 2️⃣8️⃣ WGCNA筛选Hub基因：利用WGCNA方法筛选Hub基因。 2️⃣9️⃣ 预后相关基因筛选：筛选与预后相关的基因。 3️⃣0️⃣ 机器学习XGBoost：使用XGBoost进行机器学习建模。 3️⃣1️⃣ 机器学习GBM：利用GBM进行机器学习建模。 3️⃣2️⃣ 机器学习决策树：构建决策树模型，进行分类和预测。 3️⃣3️⃣ ROC分析：评估模型的ROC曲线性能。 3️⃣4️⃣ 机器学习模型ROC分析：对机器学习模型进行ROC曲线分析。 3️⃣5️⃣ 机器学习建模：构建机器学习模型，进行预测和分类。 3️⃣6️⃣ 随机森林特征选择：利用随机森林方法选择重要特征。 3️⃣7️⃣ 生存分析：对数据进行生存分析，评估患者的生存期。 3️⃣8️⃣ SVM特征选择：使用SVM方法选择重要特征。 3️⃣9️⃣ 机器学习-lasso筛选基因：利用Lasso回归筛选基因。 4️⃣0️⃣ 铜死亡相关基因筛选：探索铜死亡相关基因的筛选方法。 4️⃣1️⃣ 免疫治疗分析：评估免疫治疗的效果和机制。 4️⃣2️⃣ 肿瘤突变负荷分析：研究肿瘤突变负荷与患者预后的关系。 4️⃣3️⃣ 免疫浸润生存：探索免疫细胞浸润与患者生存期的关系。 4️⃣4️⃣ 差异分析：比较不同条件下的基因表达差异。 4️⃣5️⃣ 多组差异分析：对多个组别进行差异分析，找出共同差异基因。 4️⃣6️⃣ 免疫检查点相关性：研究免疫检查点与患者预后的关系。 4️⃣7️⃣ 三包差异交集：找出三个数据集的共同差异基因。 4️⃣8️⃣ 免疫细胞相关性分析：探索免疫细胞间的相关性。 4️⃣9️⃣ DESeq差异分析：使用DESeq方法进行差异分析。 5️⃣0️⃣ edgeR：利用edgeR方法进行差异分析。 5️⃣1️⃣ 基因表达与免疫浸润关系：研究基因表达与免疫浸润的关系。 5️⃣2️⃣ 免疫差异：探索免疫差异与患者预后的关系。

中山大学分享生信分析代码，免费获取！中山大学终于整理出了进行生信分析所需的绘图代码，并免费分享给大家！𐟎‰ 𐟓‹ 代码清单： WGCNA筛选表型相关基因.zip GEO多疾病差异分析.zip GEO数据库PCA散点图.zip ROC诊断曲线.zip GEO与TCGA共同差异基因.zip 多GEO数据库合并分析.zip GEO数据库处理分析.zip 预后模型多指标ROC.zip 独立预后分析.zip oncoPredict包基因表达与药物敏感性.zip 基因与药敏相关性.zip PFS.zip 多因素Cox模型.zip lasso回归模型.zip 线性回归以及非线性回归.zip 实验5空间分析.zip TCGA clinical.zip ComBat不同数据.zip ComBat.zip wilcox差异分析.zip 模型循环.zip 构建lasso回归预后模型.zip 临床相关性筛选.zip 共表达分析.zip 临床相关性分析.zip 多GEO数据去批次.zip 三种方法提取TCGA临床数据.zip WGCNA筛选hub基因.zip 预后相关基因筛选.zip 机器学习XGBoost.zip 机器学习GBM.zip 机器学习决策树.zip ROC分析.zip 机器学习模型ROC分析.zip 机器学习建模.zip 随机森林筛选基因.zip 生存分析.zip SVM筛选基因.zip 机器学习-asso筛选基因.zip 铜死亡相关基因筛选.zip 免疫治疗分析.zip 肿瘤突变负荷分析.zip 免疫浸润生存.zip 差异分析.zip 多组差异分析.zip 免疫检查点相关性.zip 三包差异交集.zip 免疫细胞相关性分析.zip DESeq差异分析.zip edgeR.zip 基因表达与免疫浸润关系.zip 免疫差异.zip 新TCGA.zip 肿瘤突变负荷分析2.zip 𐟓Š𐟔슥…疫浸润生存2.zip 𐟧찟”슥𗮥𜂥ˆ†析2.zip 𐟓ˆ𐟔슥䚧𛄥𗮥𜂥ˆ†析2.zip 𐟓Š𐟔슥…疫检查点相关性2.zip 𐟧찟”스𘉥Œ…差异交集2.zip 𐟓ˆ𐟔슥…疫细胞相关性分析2.zip 𐟓Š𐟔슄ESeq差异分析2.zip 𐟧찟”슥dgeR2.zip 𐟓ˆ𐟔슥Ÿ𚥛 表达与免疫浸润关系2.zip 𐟓Š𐟔슥…疫差异2.zip 𐟧찟”쀀

R语言绘制ROC与PRC曲线详解 ROC（Receiver Operating Characteristic）和PRC（Precision-Recall Curve）是两种常用的性能评估方法，主要用于评估二分类模型的性能。它们可以帮助我们理解模型在不同阈值下的分类能力，并在不同评估指标之间进行权衡。 ROC曲线以真阳性率（True Positive Rate，TPR）为纵轴，假阳性率（False Positive Rate，FPR）为横轴。TPR是指在实际为正例的样本中，模型正确预测为正例的比例，也称为灵敏度（Sensitivity）或召回率（Recall）。FPR则是在实际为负例的样本中，模型错误预测为正例的比例。ROC曲线展示了在不同分类阈值下，模型在灵敏度和特异度（1 - FPR）之间的权衡关系。ROC曲线下的面积，即AUC（Area Under the Curve），常用于表示模型性能的综合指标，取值范围在0.5到1之间，数值越大表示模型性能越好。 PRC曲线以精确率（Precision）为纵轴，召回率（Recall）为横轴。精确率是指在模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。PRC曲线展示了在不同分类阈值下，模型在精确率和召回率之间的权衡关系。PRC曲线下的面积，即AUC-PRC（Area Under the Precision-Recall Curve），常用于表示模型性能的综合指标，取值范围在0到1之间，数值越大表示模型性能越好。在R中，可以使用plotROC包绘制模型的ROC曲线。

生信分析必备R语言代码，收藏不踩坑！如果你正在进行生信分析，这些R语言代码可能会帮到你！这些代码是由师兄师姐分享给我的，经过整理后分享给大家，希望能在你写SCI论文的路上少走一些弯路！𐟓ˆ WGCNA筛选表型相关基因 𐟓Š GEO多疾病差异分析 𐟓ˆ GEO数据库PCA散点图 𐟓‹ ROC诊断曲线 𐟓ˆ GEO与TCGA共同差异基因 𐟓ˆ 多GEO数据库合并分析 𐟓ˆ GEO数据库处理分析 𐟓ˆ 预后模型多指标ROC 𐟓ˆ 独立预后分析 𐟓ˆ OncoPredict包基因表达与药物敏感性 𐟒Š 基因与药敏相关性 𐟒Š PFS 𐟒Š 多因素Cox模型 𐟒Š Lasso回归模型 𐟒Š 线性回归以及非线性回归 𐟓ˆ 实验5空间分析 𐟓 TCGA临床数据 𐟓Š ComBat不同数据 𐟓Š ComBat 𐟓Š Wilcox差异分析 𐟓ˆ 模型循环 𐟔„ 构建Lasso回归预后模型 𐟒Š 临床相关性筛选 𐟓Š 共表达分析 𐟓Š 临床相关性分析 𐟓Š 多GEO数据去批次 𐟓Š 三种方法提取TCGA临床数据 𐟓Š WGCNA筛选hub基因 𐟓Š 预后相关基因筛选 𐟓Š 机器学习XGBoost 𐟓ˆ 机器学习GBM 𐟓ˆ 机器学习决策树 𐟓ˆ ROC分析 𐟓ˆ 机器学习模型ROC分析 𐟓ˆ 机器学习建模 𐟓ˆ 随机森林筛选基因 𐟓ˆ 生存分析 𐟓ˆ SVM筛选基因 𐟓ˆ 机器学习-asso筛选基因 𐟓ˆ 铜死亡相关基因筛选 𐟓ˆ 免疫治疗分析 𐟒Š 肿瘤突变负荷分析 𐟓Š 免疫浸润生存 𐟓Š 差异分析 𐟓ˆ 多组差异分析 𐟓ˆ 免疫检查点相关性 𐟓ˆ 三包差异交集 𐟓ˆ 免疫细胞相关性分析 𐟓ˆ DESeq差异分析 𐟓ˆ edgeR 𐟓ˆ 基因表达与免疫浸润关系 𐟓ˆ 免疫差异 𐟓ˆ 新TCGA 𐟓Š 希望这些代码能帮你在生信分析的道路上更加顺利！如果你有任何问题或需要进一步的帮助，随时可以留言讨论哦！𐟓쀀

机器学习分类任务指标详解：10个关键指标在机器学习中，分类任务的指标到底是什么意思呢？𐟤” 让我们一起来看看这些常见的分类指标吧！ 1️⃣ 拟合与过拟合：拟合是指模型在训练集上的表现，而过拟合则是模型在训练集上表现太好，但在测试集上表现不佳的情况。 2️⃣ 训练集与测试集：训练集是用于训练模型的数据，而测试集则是用于评估模型性能的数据。 3️⃣ 准确率与错误率：准确率是模型正确预测的样本数与总样本数的比例，而错误率则是模型错误预测的样本数与总样本数的比例。 4️⃣ 精准率与召回率：精准率是模型正确预测正样本的比例，而召回率是模型在所有正样本中正确预测的比例。 5️⃣ ROC曲线：ROC曲线用于展示模型在不同阈值下的性能，帮助我们选择最佳的阈值。 6️⃣ AUC值：AUC值是ROC曲线下的面积，用于量化模型的性能。 7️⃣ 混淆矩阵：混淆矩阵展示了模型在不同类别上的预测情况，帮助我们了解模型的误判情况。 8️⃣ 精确度与召回率的平衡：在追求高精确度时，可能会牺牲召回率；反之亦然。找到两者的平衡点至关重要。 9️⃣ 特征选择与模型优化：通过选择重要的特征和优化模型参数，可以提高模型的性能。 𐟔Ÿ 模型解释性与可调试性：一个好的模型不仅要有高性能，还要易于理解和调试。通过了解这些指标，我们可以更好地评估机器学习分类任务的性能，从而优化我们的模型。𐟚€

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