python基于logistic回归模型的预测概率和标签信息可视化ROC曲线
Posted Data+Science+Insight
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了python基于logistic回归模型的预测概率和标签信息可视化ROC曲线相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
python基于logistic回归模型的预测概率和标签信息可视化ROC曲线
目录
python基于logistic回归模型的预测概率和标签信息可视化ROC曲线
以上是关于python基于logistic回归模型的预测概率和标签信息可视化ROC曲线的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
在R中logistic回归，对新的数据做预测出现新的层次，怎么办
R语言构建logistic回归模型并评估模型：模型预测结果抽样可视化模型分类预测的概率分布情况使用WVPlots包绘制ROC曲线并计算AUC值
R语言glm拟合logistic回归模型：模型评估（模型预测概率的分组密度图混淆矩阵准确率精确度召回率ROCAUC）PRTPlot函数获取logistic模型最优阈值(改变阈值以优化)
R语言广义线性模型函数GLMglm函数构建逻辑回归模型（Logistic regression）构建仿真数据集控制所有其它预测变量进而评估单个预测因子对结果概率的影响
R语言构建logistic回归模型并使用对数似然（log likelihood）评估概率模型：对数似然（log likelihood）会惩罚预测和真实类标签之间的不匹配预测模型与空模型的对数似然对比