r语言proc
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简述信息一览：
weka画ROC曲线怎么改
1、首巧亏先打孝巧神开对应的excel表。其次根据对应的数据，插入图表，宽洞发现图表没有横纵坐标名称。然后点击布局坐标轴标题。选择主要横坐标标题、主要纵坐标标题。
2、将不同阈值下的真阳性率和假阳性率绘制在坐标系中，得到ROC曲线。
3、首先打开对应的excel表。其次根据对应的数据，插入图表，发现图表没有横纵坐标名称。然后点击布局-坐标轴标题。选择主要横坐标标题、主要纵坐标标题。这个时候可以发现横纵坐标轴的标题已经有了。
ROC曲线——相关文献实例、原理和绘制方法
ROC曲线，以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。ROC最初是在二战中被提出的信号检测理论，后来又被引入了心理学进行信号的知觉检测，现在ROC曲线已经成为非常重要和常见的统计分析方法。
根据五种先定概率得到的实验结果，就可计算击中概率和虚惊概率。最后，根据不同先定概率下的击中概率和虚惊概率，就可在图上确定各点的位置，把五点联接起来就绘成一条 ROC曲线。
ROC曲线是以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的。每一个点都对应诊断试验的一个截点，我们将这些可能的点连接起来即可制作出经验ROC曲线（empirical ROC curve）。
绘制ROC曲线需要生存状态、基因表达量，将数据整理成表格。示例文件 示例数据.xlsx 所示。（1）patient：患者编号；（2）status：生存状态，其中0表示存活，1表示死亡；（3）expression：基因的表达量（或模型的风险评分）。
因而ROC曲线越靠左上角，意味着误报率（特异性）越低，并且敏感度越高（即正确报告的概率越高）。ROC曲线下面可以计算面积，即称为AUC，该值表示预测准确性，AUC值越高说明预测准确率越高，反之越***明预测准确率越低。
机器学习模型评价指标及R实现
SAR是一个结合了各类评价指标，想要使得评价更具有鲁棒性的指标。
机器学习评价指标 对于 机器学习 中 评价 模型 性能 的 指标 ，常用的有 准确率 、精度、 召回率 、P-R曲线、F1 分数、ROC、AUC以及混淆矩阵等。
通常先设定一组阈值，例如[0，0.1，0.2…，1]， 对于R大于每一个阈值（R0， R0.1，…， R1），会得到一个对应的最大精度值Pmax，这样就会得到11个最大精度值（Pmax1， Pmax2，…， Pmax11）。
依次使用其中的k-1个数据集对模型进行训练（每次使用k-1个不同的数据集），然后使用剩下的一个数据集对模型进行评价，计算评价指标值。接着重复前面的步骤，重复k次，得到k个评价指标值。最后计算这k个评价指标的平均值。
PK1和PK2是两个评价指标，通常用于评估某个机器学习模型的性能，在计算机视觉领域中广泛应用。
如何在R语言中使用Logistic回归模型
构建回归分析的样本。Logistic回归也是统计学里面的内容，所以必须得构建统计分析的样本。以构建滑坡风险统计分析的样本为例，先找出滑坡发生的地区，同时计算滑坡发生地区的各个影响因子的指标值。
打开数据，依次点击：***yse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。
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