关于python机器学习epub的信息

文章阐述了关于python机器学习epub，以及的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、ROC曲线——相关文献实例、原理和绘制方法
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ROC曲线——相关文献实例、原理和绘制方法

1、ROC曲线，也称受试者工作特征曲线，感受性曲线；ROC曲线最初是运用在军事上，当前在医学领域使用非常广泛，用于研究X对于Y的预测准确率情况。

2、ROC曲线纵坐标为真阳性率（TPR灵敏度），横坐标为假阳性率（1-特异度FPR）。关于真阳性率，假阳性率等的概念这里不做赘述。曲线越靠近左上角，越有诊断价值，ROC曲线下面积越大，越有应用价值。

3、使用sklearn的一系列方法后可以很方便的绘制处ROC曲线，这里简单实现以下。

4、通过概率输出与阈值调整，我们绘制出的ROC曲线下的面积，揭示了模型区分正负样本的潜力。Scikit-learn等库提供了计算AUC的便捷工具，帮助我们深入理解模型的效能。

5、ROC曲线评价统计量计算。ROC曲线下的面积值在0和0.5之间。在AUC0.5的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。AUC在 0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性，AUC在0.9以上时有较高准确性。AUC=0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。

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再开始菜单中，找到 Sticky Notes。方法二：使用小娜查找，再使用小娜查找时，无法使用便签和便利贴进行查找。需要在查找时输入Sticky Notes。注意事项 其实便签功能没有取消，只是把中文名字换成了英文名字，所以找不到。

关于python机器学习epub，以及的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。