ROC分析

在WEKA中，可视化阈值曲线提供了一种基于类的ROC分析方法。曲线上的每个点代表一个特定的阈值，该阈值决定了将实例归类为当前类的最小概率。通过调整阈值，我们可以观察到假正率和真正率的变化，从而评估分类器的性能。曲线上的点使用颜色进行区分，以便于观察不同阈值下的分类效果。 如何解读可视化阈值曲线： X轴： 假正率 (FPR)，表示被错误分类为正例的负例比例。 Y轴： 真正率 (TPR)，表示被正确分类为正例的正例比例。 颜色： 表示不同的阈值。 通过观察曲线走向以及不同阈值下的 TPR 和 FPR，我们可以选择最佳的阈值以达到 desired 的分类效果。

如何生成ROC曲线的样本测试概率阈值 >= ROC曲线：测试样本属于正类的概率TPR FPR

ROC曲线（接收器操作特征曲线）是一种图形化方法，用于平衡分类模型的真正率和假正率。随着技术进步，ROC曲线在web数据挖掘实验中显示其重要性。

当前，尽管已经提出多种方法来解决诊断测试中的歧视性问题，但接收者操作特性曲线（ROC）下面积（AUC）仍是主流的评估标准。研究人员通常评估新生物标志物对AUC的影响。然而，对于已经包含标准风险因素并具有良好区分度模型，要获得更大AUC的有意义增加，新标志需要显著且独立地与结果相关。彭西纳等人提出了“净重分类改进”（NRI）的新评估方法，侧重于重新分类表的构建及正确移动的量化。考虑到两个共享所有风险因素的模型对感兴趣事件的预测概率，NRI可用于评估新标志的增值。

这是一个MATLAB脚本示例，用于加载数据、绘制ROC曲线，并计算逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯和分类树四种不同分类算法的AUC。详细用法请参考MathWorks文档：https://uk.mathworks.com/help/stats/perfcurve.html。

ROC曲线描述了二元分类问题的性能，基于不同阈值处理一组分数进行分类。宽松的阈值提供高灵敏度但低特异性，严格的阈值提供高特异性但低灵敏度；ROC曲线展示了在一系列阈值上的这种权衡。此代码提供了灵活选择敏感度与特异性的选项。ROC曲线的凸包位置可以理论上用于操作，因此也展示了该图。ROC曲线下面积（AUC）是评估分类器总体准确度的度量，而ROCCH下的面积则是一种上限，通过加权不同分类器阈值结果的组合实现。

定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括：明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。

估计水平均值：ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r 估计主效应：yi - y, i = 1, 2, ..., r 估计误差方差：MS. = S^2 / r

ANN模型结果分析问题：哪个模型更适合本项研究？ A B 1 0

本次调查研究共收集问卷XXX份，剔除无效问卷XX份，问卷有效率XXX%。本次调查研究共设置21道题，其中人物画像设置6题（1-6题），两道多选题（7-8题），量表题13道（9-21题），量表题包含四个维度。在定量分析之前，通过描述性统计分析对人物画像进行分析。（此部分可加入差异分析，如卡方分析、方差分析等方法，但未做）。一般而言，完整的分析常用的是探索性因子分析与验证性因子分析，但在很多不严格的研究中，会使用KMO来验证效度。严格来说，KMO不够严谨，不建议直接使用，推荐进行探索性因子分析与验证性因子分析（后期出文章模板），如果要求不严格，也可以直接使用KMO分析。