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auc值最新视觉报道_auc0-24医学上什么意思(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

auc值

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。𐟚€

五种机器学习方法构建心血管预测模型近年来，机器学习方法在医学领域的应用越来越广泛。今天，我想和大家分享一篇发表在顶级期刊上的文章，题目是《基于血常规和生化检测数据的机器学习诊断模型构建》。这篇文章的研究团队利用五种机器学习算法，基于血常规和生化检测数据，构建了针对多种心血管疾病的预测模型。研究背景与数据来源 𐟓Š 这项研究从厦门大学附属第一医院的神经内科和心脏病科收集了2018年至2023年间的住院患者和健康体检者的数据。他们从血常规和生化检测数据中提取了50个特征，然后利用这些数据构建了多种心血管疾病的预测模型。模型构建与训练 𐟚€ 研究团队采用了五种不同的机器学习算法：逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、XGBoost和深度神经网络（DNN）。他们将数据划分为7:3的训练集和验证集，并进行标准化处理。通过网格搜索交叉验证和手动微调来选择最佳超参数，最终通过5倍交叉验证和AUC值来确定最佳模型。模型性能评估 𐟓ˆ 模型的性能评估包括灵敏度、特异性、PPV、NPV、F1评分、MCC、准确性和AUC等多个指标。研究团队还使用了自举法来计算95%的置信区间，以评估模型的稳健性。模型应用与特征分析 𐟔 XGBoost在综合性能上表现最佳，结合血常规和生化检测数据的模型效果更好。在69个细分模型中，扩张型心肌病模型的区分性能尤为突出。通过SHAP算法分析特征贡献，确定了如钾、总蛋白等通用指标在区分疾病和健康个体、不同类型疾病中的重要性，为临床诊断和预防提供了依据。总结与展望 𐟌Ÿ 预测模型在医学领域的应用非常重要，尤其是心血管疾病的预测。通过机器学习方法，我们可以更准确地预测疾病的发生和发展，为临床诊断和预防提供有力支持。如果你对机器学习方法感兴趣，不妨多积累一些相关的SCI论文，这对提升你的竞争力非常有帮助。希望这篇文章对你有所帮助！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起讨论！

TallRec解析：大模型新突破 𐟌Ÿ 一句话总结：通过结合大模型和推荐数据，TallRec在推荐任务上取得了显著成效。利用LoRA微调技术，它在few-shot场景下表现出色，但不适用于full rank场景。 𐟔 实验发现：在推荐任务中，仅使用LLM的ICL（In-context learning）效果并不理想，其精度接近随机猜测，如图2所示。 𐟛 ️ 解决方案：提出了一种通过finetune LLM的方案，整体架构如图3所示，这是文章的核心部分。 Alpaca Tuning：利用Stanford的一篇工作，通过self-instruct data来finetune LLaMA，让LLM自己生成各种self-instruct数据。 Rec-tuning：使用推荐数据构造样本，LLM负责回答Yes/No。 𐟓Š 数据集：实验使用了movielens100k和BookCrossing两个数据集。 𐟓ˆ 效果：在few-shot场景下，TallRec的性能明显优于其他模型。其他模型的AUC值接近50%，与随机猜测相当。 𐟚렦𓨦„事项：TallRec不适用于full rank场景。

R语言搞定四图！𐟓ˆ 在一个下午的时间里，你可以轻松掌握逻辑回归、列线图、ROC和校正曲线的绘制！以下是详细步骤：数据清洗和变量转换 𐟧𜊩斥…ˆ，使用R语言中的rms和pROC包。然后，读取数据并观察各变量的类型和缺失值情况。对于分类变量（如性别：男/女；入院时长：一周内/一周到一个月/超过一个月），使用factor()函数将其转换为因子变量。逻辑回归模型构建及列线图绘制 𐟓ˆ 如果变量过多，可以先使用AC筛选变量。然后，构建逻辑回归模型并绘制列线图。具体步骤如下：使用glm()函数构建模型，并指定家族为binomial。使用step()函数进行模型优化，得到使AIC最小的变量组合。创建一个新的df，包括使AIC最小的变量组合以及结果变量y。使用nomogram()函数绘制列线图。 ROC曲线和AUC 𐟓Š 使用predict()函数预测模型结果，并使用roc()函数绘制ROC曲线。具体步骤如下：预测模型结果，并计算ROC曲线的AUC值。使用plot()函数绘制ROC曲线。校正曲线 𐟓ˆ 使用calibrate()函数绘制校正曲线，并使用plot()函数显示结果。具体步骤如下：调用calibrate()函数，指定方法为boot，并设置B=100。使用plot()函数显示校正曲线。美化图形 𐟎芥œ觻˜制图形后，可以使用PowerPoint等工具进行一些美化处理，如调整颜色、添加标题等。通过以上步骤，你可以轻松实现逻辑回归、列线图、ROC和校正曲线的绘制，为医学研究和数据分析提供有力支持！

三分钟搞懂机器学习模型评估指标今天咱们来聊聊机器学习模型评估的那些事儿，保证你三分钟内就能搞懂准确率、召回率、F分数和AUC这些指标！𐟔劥‡†确率(Accuracy) 首先，准确率就是模型正确预测的样本数除以总样本数。这个指标简单易懂，但有个小毛病——数据不平衡时不太靠谱。举个例子，在二元分类问题中，如果正样本少得可怜，模型只要全猜成负样本，准确率也可能很高，但这模型其实没啥用。召回率(Recall) 召回率是模型正确预测的正样本数除以所有实际正样本数。它主要用来评价模型识别正样本的能力。就像垃圾邮件检测，如果召回率低，那就意味着很多垃圾邮件都被漏掉了。 Precision（精确度）就是在预测为正样本的样本中，真正预测正确的比例。Precision和Recall就像一对双胞胎，总是成对出现，但它们之间常常是此消彼长的关系，需要在这两者之间找到平衡点。 F分数(F1 Score) F分数是准确率和召回率的调和平均数，综合考虑了这两者的表现。F分数越高，说明模型在准确率和召回率上都表现得越好。就像人脸识别，如果F分数低，那可能会有人脸被误判为非人脸，或者非人脸被误判为人脸。 AUC值(Area Under Curve) AUC值是ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）下的面积，用来评估模型整体的分类性能。AUC值越接近1，说明模型的性能越好。就像在癌症检测中，如果AUC值低，可能会导致很多癌症患者被误诊为非癌症患者，或者非癌症患者被误诊为癌症患者。以上就是今天想和大家分享的机器学习模型评估内容。希望这些小知识能让你对这些评估指标有更深入的理解！𐟔倀

三分钟搞懂ROC曲线 ROC曲线，全称Receiver Operating Characteristic Curve，听起来有点拗口，但它的作用可大了。最早呢，它是在雷达信号检测中使用的，后来逐渐扩展到心理学和医学领域。诊断试验的利器 𐟩𚊊在医学界，ROC分析是评价临床诊断试验的常用方法。诊断试验就是用来评估某种疾病诊断方法的临床试验，主要用于疾病诊断、随访、疗效考核以及药物毒副作用的监测。医生们经常需要比较不同诊断试验的效果，以便找到最佳方案。 ROC曲线的数学基础 𐟓Š 要理解ROC曲线，我们得先搞清楚几个关键指标：正确率：正确预测的正反例数除以总数。误分类率：错误预测的正反例数除以总数。覆盖率/敏感度（Sensitivity）：正确预测到的正例数除以实际正例总数。特异性（Specificity）：正确预测到的负例数除以实际负例总数。命中率：正确预测到的正例数除以预测正例总数。负例的命中率：正确预测到的负例数除以预测负例总数。 ROC曲线是以1-Specificity（1减去特异性）为横轴，Sensitivity（灵敏度）为纵轴绘制的曲线。随着分类的概率阈值减少，Sensitivity和1-Specificity也会相应增加，所以ROC曲线呈递增态势。如何解读ROC曲线？ 𐟤” 我们可以通过ROC曲线来判断模型效果的好坏，并以此标准比较不同模型的预测准确性。ROC曲线的好坏标准是45度线，即对角线。如果ROC曲线沿着对角线分布，表示分类是随机造成的，该曲线表现不佳；而曲线越向左上方靠拢，越远离对角线，说明该曲线的灵敏度和特异性越高。 AUC值：更精确的判断 𐟓ˆ ROC曲线图中45度线下的面积是0.5，ROC曲线与它偏离越大，越向左上方靠拢，它下方的面积（AUC）就越大，其AUC值也越接近于1。因此，我们可以根据AUC的值来判断一个分类模型的预测效果。AUC在0.5~0.7之间，说明模型效果较差；AUC在0.7~0.9之间，说明模型效果中等；AUC在0.9以上，说明模型效果佳。一般来说，AUC大于0.8，就可以认为模型效果较好。希望这篇文章能帮你快速理解ROC曲线，下次看到ROC曲线图时，你就能轻松读懂它的含义啦！

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！

ROC曲线详解：分类器性能的直观展示 𐟓ˆ ROC曲线，全称Receiver Operating Characteristic Curve，中文翻译为“受试者工作特征曲线”。它是一种在二维平面上绘制曲线的分析方法，用于评估分类器的性能。在这个平面上，横坐标代表假阳性率（False Positive Rate, FPR），纵坐标代表真阳性率（True Positive Rate, TPR）。对于某个特定的分类器，我们可以通过它在测试样本上的表现来得到一个TPR和FPR的点对。这样，这个分类器就可以在ROC平面上映射成一个点。通过调整分类器使用的阈值，我们可以得到一个从(0, 0)到(1, 1)的曲线，这就是该分类器的ROC曲线。通常情况下，这条曲线应该位于(0, 0)和(1, 1)连线的上方。因为这条连线代表的是一个随机分类器。如果很不幸，你得到的曲线位于此直线下方，一个直观的补救办法就是把所有的预测结果反向，即：分类器输出结果为正类，则最终分类的结果为负类，反之，则为正类。虽然ROC曲线直观地展示了分类器的性能，但人们总是希望有一个数值来量化这种性能。于是，Area Under ROC Curve（AUC）应运而生。AUC的值就是ROC曲线下方的面积大小。通常，AUC的值介于0.5到1.0之间，较大的AUC代表了更好的性能。分类的四种类型：真正（True Positive, TP）：被模型预测为正的正样本；假负（False Negative, FN）：被模型预测为负的正样本；假正（False Positive, FP）：被模型预测为正的负样本；真负（True Negative, TN）：被模型预测为负的负样本。横纵坐标的解释：横坐标：假阳性率（False Positive Rate, FPR），N是真实负样本的个数，FP是N个负样本中被分类器预测为正样本的个数。纵坐标：真阳性率（True Positive Rate, TPR），P是真实正样本的个数，TP是P个正样本中被分类器预测为正样本的个数。通过这些信息，我们可以更全面地了解分类器的性能，并做出相应的调整和优化。

怎样使用ai软件使用AI软件，简单来说，就是掌握其界面操作、功能应用及数据处理等基本技能，以便高效地完成各项任务。下面，我将从各方面详细分析如何使用AI软件，并结合个人经验和实际案例进行分享。一、了解软件界面与基本操作𐟓𒊊1.关键信息：首先，熟悉AI软件的界面布局，包括菜单栏、工具栏、工作区和属性面板等。掌握基本的打开、保存、导出等文件操作。 2.个人分享：当我第一次接触Adobe Sensei（Adobe的AI技术平台）时，我先花了些时间浏览它的界面，通过官方教程和在线视频学习了如何创建新项目、导入数据以及调整参数等。二、掌握核心功能与应用场景𐟔犊1.关键信息：AI软件通常包含多种核心功能，如图像识别、自然语言处理、语音合成等。了解这些功能的具体应用场景，有助于更好地利用软件。 2.个人分享：我使用TensorFlow进行图像分类项目时，首先研究了它的图像识别功能，通过调整模型参数和优化数据集，最终提高了分类准确率。三、数据准备与预处理𐟓Š 1.关键信息：在使用AI软件前，需要对数据进行清洗、标注和格式化等预处理工作，以确保数据质量。 2.个人分享：在做一个情感分析项目时，我使用Python的Pandas库对数据进行预处理，包括去除无效数据、填充缺失值以及标准化文本数据等。四、模型选择与训练𐟧 1.关键信息：根据任务需求选择合适的AI模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并进行模型训练。 2.个人分享：在开发一个语音识别系统时，我选择了LSTM（长短期记忆网络）模型，因为它在处理序列数据方面表现优异。通过调整学习率、批量大小等参数，我成功训练出了一个性能良好的模型。五、结果评估与优化𐟓ˆ 1.关键信息：使用评估指标（如准确率、召回率、F1分数等）对模型性能进行评估，并根据评估结果进行模型优化。 2.个人分享：在开发一个推荐系统时，我使用了AUC（Area Under Curve）作为评估指标。通过对比不同模型的AUC值，我选择了性能最好的模型，并对模型进行了进一步的优化。五、部署与集成𐟚€ 1.关键信息：将训练好的模型部署到生产环境中，与其他系统或应用进行集成。 2.个人分享：在一个智能客服项目中，我将训练好的NLP模型部署到了云服务器上，并通过API接口与客服系统进行了集成。用户可以通过客服系统输入问题，模型会自动给出回答。通过以上方面的详细分析，相信你已经对如何使用AI软件有了更深入的了解。在实际操作中，不断积累经验、优化流程，你将能够更高效地利用AI软件解决实际问题。 #搜索话题MCN合作计划#

Too Faced修容盘，值吗？嘿，大家好！今天我要跟你们分享一个超级棒的修容盘，真的是一见钟情！标题有点夸张，但真的是心声❤️ 这个故事要从我在悉尼的购物经历说起。当时我逛街的时候，看到了一盘Too Faced的修容盘，一下子就被吸引住了。虽然我已经有了Stila的高光膏和Fenty Beauty的钻石高光，但这款高光真的让我眼前一亮，闪片在阳光下是金色的，超级美！你们知道吗？一般的高光产品对毛孔大的朋友来说，简直是灾难。但这款高光完全不会，反而能很好地修饰毛孔，真的是福音！✨ 再来说说阴影部分，盘里有深浅两个色块，分别是左下和右上。我个人觉得浅色就足够了，鼻影和两颊用这个颜色效果超赞。有些鼻影颜色要么太黄，要么偏红棕，这款和Kevyn Aucion的Medium颜色非常接近，简直是完美！深色的那块也不要浪费，可以刷在头发边缘，修饰发际线，效果超棒！最白色的那块可以涂在T区，提亮效果也很不错。值得一提的是，送的修容刷真的很细软，上妆效果非常好，和我买的白凤堂刷子差不多。整套价格大概3xx，退税后更划算，真的是赚到了！𐟒𐊊总之，这款修容盘真的是我的心头好，强烈推荐给大家！喜欢的小伙伴们赶紧入手吧！𐟒–

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