r语言求auc（r语言求标准误差）
摘要：
本篇目录：1、ROC曲线——相关文献实例、原理和绘制方法2、... 本篇目录：
ROC曲线——相关文献实例、原理和绘制方法
1、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。
2、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）。
3、ROC 曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈)，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。
4、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）。
R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测
1、加权旨在降低少数群体中的错误，这里是离职群体。向上采样（up-sampling）指从多数类中随机删除实例。向下采样（down-sampling）指从少数类中复制实例。
2、离职率分析报告范文篇1 调查目的、对象及方法 调查目的 为了更加清楚全面的的了解员工离职的原因，从而找到合适的解决方法提高公司员工的满意度和幸福度，使他们为公司创造更大的价值。
3、建模需要数据分析如下。Excel：隶属于office三件套之一，其内置函数很多，它可以很简单的进行数据分析，绘制出一些基本图表，像一般散点图、数据预处理都是通过Excel来完成的。
4、\x0d\x0ac. 从a和b两点，我们可以看出，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。
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。
判断机器学习模型好坏的标准如下：监督学习。监督学习表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性以及特征点位置等，这些标记作为预期效果，不断来修正机器的预测结果。
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)。
如分类（classification）、回归（regression）、排序（ranking）、聚类（clustering）、热门主题模型（topic modeling）、推荐（recommendation）等。
回归模型评价指标：MSE、RMSE、MAE、R Squared 聚类模型评价指标：兰德指数、互信息、轮廓系数数据拆分 目的：训练数据和测试数据分别用来训练模型和测试模型预测效果。
R语言常用函数整理(基础篇)
就是R语言类率分布函数的开头字母。 比如说，正态分布是norm的化，那密度函数就是dnorm()，分布函数就是pnorm()， 更有用的是用相应分布生成随机数，比如rnorm()，就会生成服从正态分布的随机数。
用法：assign(x， value， pos = -1， envir = as.environment(pos)， inherits = FALSE， immediate = TRUE)assign函数在循环时候，给变量赋值。
R语言中，和排序相关的常用函数有： order() ， sort() ， rank() ，一般是对向量进行操作，也可以对数据框的列进行操作。
R语言中的数学函数除了三角函数之外，还有相应的指数函数和对数函数，常见的指数函数有exp，对数函数有log、log10。
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