R语言模型评估：深入理解混淆矩阵与ROC曲线
在机器学习中，模型评估是至关重要的一环，它帮助我们了解模型在实际应用中的表现。对于分类问题，混淆矩阵（Confusion Matrix）和ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是两种非常流行且强大的评估工具。本文将详细介绍这两种工具在R语言中的使...
R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化
信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 本文使用了 R 语言...
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化（下）
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化（上）：https://developer.aliyun.com/article/1498749 具有固定缺陷地中海贫血的人患心脏病的可能性更高 ggplot(heartDiseaseData,...
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化（上）
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760 众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病（例如心脏病）的存在或不存在方面发挥重要作用（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 ...
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