R语言构建logistic回归模型：WVPlots包PRTPlot函数可视化获取logistic回归模型的最优阈值优化（precisionenrichment）和recall之间的折衷
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R语言构建logistic回归模型：WVPlots包PRTPlot函数可视化获取logistic回归模型的最优阈值优化（precisionenrichment）和recall之间的折衷相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
R语言构建logistic回归模型：WVPlots包PRTPlot函数可视化获取logistic回归模型的最佳阈值（改变阈值以优化精确度（precision、enrichment）和查全率(recall)之间的折衷(trade-off)）
目录
以上是关于R语言构建logistic回归模型：WVPlots包PRTPlot函数可视化获取logistic回归模型的最优阈值优化（precisionenrichment）和recall之间的折衷的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
基于R语言的Logistic回归模型构建与Nomogram绘制
R语言使用glm函数构建logistic回归模型，使用forestmodel包的forest_model函数可视化逻辑回归模型对应的森林图
R语言使用glm函数构建logistic回归模型，使用forestmodel包的forest_model函数可视化逻辑回归模型对应的森林图
R语言广义线性模型函数GLM广义线性模型（Generalized linear models）glm函数构建逻辑回归模型（Logistic regression）
R语言glm拟合logistic回归模型实战：基于glm构建逻辑回归模型及模型系数统计显著性分析每个预测因子对响应变量的贡献