roc_curve函数 roc_curve函数参数
对模型评价指标AUC的理解
点击OK按钮AUC是一种衡量机器学习模型分类性能的重要且非常常用的指标,其只能用于二分类的情况.
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spss的roc曲线在软件内导出。
AUC的本质含义反映的是对于任意一对正负例样本,模型将正样本预测为正例的可能性 大于 将负例预测为正例的可能性的 概率 ( :-) 没办法这句话就是这么绕, rap~ ).
在真正接触AUC之前,还需要了解两个概念, 分别是 混淆矩阵 (confusion matrix) 和 ROC 曲线.
可以看出混淆矩阵由四个值构成:
理解到这个程度就可以接触ROC曲线了import numpy as np
可以从图上面看出,FPR和TPR分别是ROC曲线的横坐标和纵坐标.对于ROC曲线有四个点需要单独拎出来理解,这对理解AUC也是很有帮助的.它们分别是:
此外,对于图ROC curve中的三根曲线的理解:
如果要将上述的标准进行定量评估,就延伸得到了AUC, AUC即ROC曲线下方与坐标轴围成的面积大小
AUC更直观地反应了ROC曲线向我们表达的模型分类能力.其数值大小(越大越好)代表了模型的性能优劣.说到这里,自然也就能够明白开篇关于AUC物理意义的阐述了,重申一遍即:AUC的本质含义反映的是对于任意一对正负例样本,模型将正样本预测为正例的可能性 大于 将负例预测为正例的可能性的 概率(例如: 当AUC = 0.5, ROC曲线为黑线时, 模型将一对正负例样本中的正样本预测为正例的概率为0.5,将负样本预测为正例的概率也为0.5,等效于随机分类预测).
如何绘制ROC曲线?
绘制曲线,必不可少的就是拿到曲线上的点,也就是需要get到每个点的TPR和FPR数值.
这里借用在知乎上看到的例子啦:
Case_1:
,因此在样本极端不平衡的情况下,AUC依然能够做出合理的评价. :-)
ROC曲线如何确定诊断临界值
当股票价格与ROC指标线产生背驰时买进当股票价格不断下挫，并持续创下时，如这时ROC指标线但_有再次创下反倒产生一底比一底高的增涨行情，即股票价格与ROC指标产生底背离形状，当形状产生时，就代表着尽管股票价格不断下挫，可是下挫的发展趋势早已变弱，将来股票价格将要见底反跳因而，如ROC线不断增涨，提升零轴时，表明增涨市场行情早已打开，投资人能够积极主动买入个股。ROC曲线最靠近左上方那个点的临界值为临界值。
是误的平均值。可以更好地反映预测值误的实际情况。一般统计软件会提供一个所有临界值的表，每一个临界值对应不同的灵敏度和特异度，再计算约登指数点对应的临界值，即最终结果。
约登指数=灵敏度与特异度之和减去1。
扩展资料：
ROC曲线的具体绘制实例：杨治良（1983）曾做过这样一个实验：选图画页500页，分成五个组，每组100张。
五组画页的先定概率分别是0.1、0.3、0.5、0.7和0.9。对于每一组画页，主试者使用一种信号的先定概率，然后按此先定概率呈现给被试者一定数量的画页，要求被试者把它们当做”信号”记住。
例如，先定概率为0.1时，则当作”信号”的画页为10张；当做”噪音”的画页为90张。
作为信号的画页呈现完毕之后，与此组作为噪音的画页混合，然后随机地逐张呈现给被试。
根据五种先定概率得到的实验结果，就可计算击中概率和虚惊概率。
参考资料来源：
2、约登指数=灵敏度与特异度之和减去1。
3、通常情况下ROC曲线最靠近左上方那个点的临界值为临界值。
扩展资料
1、接受者作特性曲线就是以虚报概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
2、ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
参考资料来源：
1、ROC曲线最靠近左上方那个点的临界值为临界值。
2、一般统计软件会提供一个所有临界值的表，每一个临界值对应不同的灵敏度和特异度，再计算约登指数点对应的临界值，即最终结果。约登指数=灵敏度与特异度之和减去1。
扩展资料：
1、受试者工作特征曲线 ，简称ROC曲线，又称为感受性曲线。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。
2、接受者作特性曲线就是以虚报概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
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，阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
参考资料：
ROC曲线最靠近左上方那个点的临界值为临界值。
一般统计软件会提供一个所有临界值的表，每一个临界值对应不同的灵敏度和特异度，再计算约登指数点对应的临界值，即最终结果。
ROC曲线的具体绘制实例：选图画页500页，分成五个组，每组100张。五组画页的先定概率分别是0.1、0.3、0.5、0.7和0.9。对于每一组画页，主试者使用一种信号的先定概率，然后按此先定概率呈现给被试者一定数量的画页，要求被试者把它们当做”信号”记住。
例如，先定概率为0.1时，则当作”信号”的画页为10张；当做”噪音”的画页为90张。作为信号的画页呈现完毕之后，与此组作为噪音的画页混合，然后随机地逐张呈现给被试。这时，每呈现一张画页，即要求被试判断此画页是”信号”还是”噪音”，并要求被试把结果记录在实验纸上 。
根据五种先定概率得到的实验结果，就可计算击中概率和虚惊概率。，根据不同先定概率下的击中概率和虚惊概率，就可在图上确定各点的位置，把五点联接起来就绘成一条 ROC曲线。
扩展资料：
ROC曲线的特性：
（1）β值的改变于d’的变化，考察β值变化对P(y/SN)和P(y/N)的影响时发现：当β接近0时，击中概率几乎为0，即信号全当成噪音接受。
当β接近无穷大时，虚惊概率几乎为0，即噪音全当成信号接受；而当β从接近0向无穷大渐变的过程中，将形成一条完整地ROC曲线，曲线在某一处达到的标准βOPT 。
（2）ROC曲线的曲率反应敏感性指标d’：对角线，代表P(y/SN)=P(y/N)，即被试者的辨别力d’为0，ROC曲线离这条线愈远，表示被试者辨别力愈强，d’的值当然就愈大。
由上可知，d’的变化使ROC曲线形成一个曲线簇，而β的变化体现·在这一曲线簇中的某一条曲线上不同点的变化。
(3)补充特性：ROC曲线离纯机遇线越远，表明被试的辨别力越强。辨别力不同的被试的ROC曲线也不同。
参考资料来源：
一般统计软件会提供一个所有临界值的表，每一个临界值对应不同的灵敏度和特异度，再计算约登指数点对应的临界值，即最终结果。约登指数=灵敏度与特异度之和减去1。
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，阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分Continuous Distribution (连续型分布)：UniformDistribution(均匀分布)，Normal Distribution /Guassian Distribution(正态分布/高斯分布)，ExponentialDistribution(指数分布)，Lognormal Distribution(对数正态分布)，GammaDistribution(Gamma分布)，Beta Distribution(Beta分布)，Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)，Rayleigh Distribution(瑞利分布)，Cauchy Distribution(柯西分布)，Weibull Distribution (韦伯分布)类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
有诊断指标，诊断结果，SPSS可直接做出ROC曲线，不需要自己计算1-spe和sen的。不同版本的ROC曲线的位置不一样，找找分析或作图两个菜单可以找到ROC曲线这个命令的。
ROC曲线最靠近左上方那个点的临界值为临界值。一般统计软件会提供一个所有临界值的表，每一个临界值对应不同的灵敏度和特异度，再计算约登指数点对应的临界值，即最终结果。
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扩展资料ROC曲线的特性
（1）β值的改变于d’的变化，考察β值变化对P(y/SN)和P(y/N)的影响时发现：当β接近0时，击中概率几乎为0，即信号全当成噪音接受；当β接近无穷大时，虚惊概率几乎为0，即噪音全当成信号接受；而当β从接近0向无穷大渐变的过程中，将形成一条完整地ROC曲线。
曲线在某一处达到的标准βOPT 。
（2）ROC曲线的曲率反应敏感性指标d’：对角线，代表P(y/SN)=P(y/N)，即被试者的辨别力d’为0，ROC曲线离这条线愈远，表示被试者辨别力愈强，d’的值当然就愈大。由上可知，d’的变化使ROC曲线形成一个曲线簇，而β的变化体现·在这一曲线簇中的某一条曲线上不同点的变化。
（3）补充特性：
对于一条特定的ROC曲线来说，d’是恒定的，所以也叫等感受性曲线。
对角线代表辨别力等于0的一条线，也叫纯机遇线。
ROC曲线离纯机遇线越远，表明被试的辨别力越强。
辨别力不同的被试的ROC曲线也不同。
参考资料来源：/">百度百科-接受者作特征曲线
如果使用SSPSAU在线分析，结果会提供临界值即约登指数的值。
一般统计软件会提供一个所有临界值的表，每一个临界值对应不同的灵敏度和特异度，再计算约登指数点对应的临界值，即最终结果。约登指数=灵敏度与特异度之和减去1。
ROC曲线最靠近左上方那个点的临界值为临界值
炒股基础之什么是ROC指标？
这时，每呈现一张画页，即要求被试判断此画页是”信号”还是”噪音”，并要求被试把结果记录在实验纸上。什么叫股票技术性ROC指标?ROC的来源于：ROC又叫变化速度指标值，其英语全名是RateofChange，是一种关键科学研究股票价格变化驱动力尺寸的短期技术性分析工具，由GeraldApple和FredHitschler在StockMarketTradingSystems一书里最开始明确提出。
ROC的计算方precision = precision_score(y_test, y_predict)法：ROC(N日)=(当天收盘价格-N此前的收盘价格)/N此前的收盘价格
ROC的实际意义：ROC指标是以当天收盘价格和N天内的收盘价格来做比较，根据测算股票价格在某一时段内收盘价格变化的速度，运用价钱的起伏来计算股票价格挪动的角动量、考量多空双方交易能量的高低，进而做到预测分析股票价格行情、剖析是不是有价跌量发展趋势的目地。
ROC指标实战技巧一、ROC交易数据信号
当75日ROC撤销和38日ROCMA曲线图历经长期的中影响力梳理后，一旦75日ROC曲线刚开始往上提升38日ROCMA曲线图，表明股票价格的中远期强悍增长的趋势刚开始产生，它是ROC指标传出的中远期买进数据信号，非常针对这些股票价格早已带量提升中远期移动平均线工作压力的个股，这类买进数据信号则更可确定，这时，投资人应立即买入股票。
当75日ROC曲线和38日ROCMA曲线图都会上位横盘整理时，一旦75日ROC曲线往下提升38日ROCMA曲线图，则说明股票价格的中远期强悍回暖发展趋势早已完毕，而中远期下降趋势刚开始产生，它是ROC指标传出的中远期售出数据信号，这时，投资人应立即地逢高卖出个股。
二、ROC交易方法
实际使用方法
当ROC从下向上越过，MAROC,即macd金叉出_时，传出买进数据信1、打开数据，以A2列数据为例做曲线。号
当ROC从上到下越过MAROC，即macd金叉出_时，传出售出数据信号
股票价格创新低，而ROC未另外创新低，即底背离状况出_情况下，传出买进数据信号：
在大市场行情中，当ROC与MAROC齐头往上时，是强悍拥有数据信号当ROC与MAROC齐头往下时，传出售出数据信号。
常用的机器学习&数据挖掘知识点
Non-constrainedOptimization(无约束优化)：Cyclic VariableMods(变量轮换法)，Pattern Search Mods(模式搜索法)，VariableSimplex Mods(可变单纯形法)，Gradient Descent Mods(梯度下降法)，Newton Mods(牛顿法)，Quasi-NewtonMods(拟牛顿法)，Conjugate Gradient Mods(共轭梯度法)。Basis(基础)：
4、ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。MSE(Mean Square Error 均方误)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Mods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation似然估计)，QP(Quadratic Programming 二次规划)， CP(Conditional Probability条件概率)，JP(Joint Probability 联合概率)，MP(Marginal Probability边缘概率)，Bayesian Formula(贝叶斯公式)，L1 /L2Regularization(L1/L2正则，以及更多的，现在比较火的L2.5正则等)，GD(GradientDescent 梯度下降)，SGD(Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降)，Eigenvalue(特征值)，Eigenvector(特征向量)，QR-decomition(QR分解)，Quantile (分位数)，Covariance(协方矩阵)。
Common Distribution(常见分布)：
Discrete Distribution(离散型分布)：BernoulliDistribution/Binomial(贝努利分布/二项分布)，Negative BinomialDistribution(负二项分布)，MultinomialDistribution(多项式分布)，Geometric Distribution(几何分布)，HypergeometricDistribution(超几何分布)，Poisson Distribution (泊松分布)
Data Pre-processing(数据预处理)：
Missing Value Imputation(缺失值填充)，Discretization(离散化)，Mapping(映射)，Normalization(归一化/标准化)。
Sampling(采样)：
Simple Random Sampling(简单随机采样)，OfflineSampling(离线等可能K采样)，Online Sampling(在线等可能K采样)，Ratio-based Sampling(等比例随机采样)，Acceptance-RejectionSampling(接受-拒绝采样)，Importance Sampling(重要性采样)，MCMC(MarkovChain Monte Carlo 马尔科夫蒙特卡罗采样算法：Metropolis-Hasting& Gibbs)。
Clustering(聚类)：
K-Means，K-Mediods，二分K-Means，FK-Means，Canopy，Spectral-KMeans(谱聚类)，GMM-EM(混合高斯模型-期望化算法解决)，K-Pototypes，CLARANS(基于划分)，BIRCH(基于层次)，CURE(基于层次)，DBSCAN(基于密度)，CLIQUE(基于密度和基于网格)
Classification&Regression(分类&回归)：
LR(Linear Regression 线性回归)，LR(LogisticRegression逻辑回归)，SR(Softmax Regression 多分类逻辑回归)，GLM(GeneralizedLinear Model 广义线性模型)，RR(Ridge Regression 岭回归/L2正则最小二乘回归)，LASSO(Least Absolute Shrinkage andSelectionator Operator L1正则最小二乘回归)， RF(随机森林)，DT(DecisionTree决策树)，GBDT(Gradient BoostingDecision Tree 梯度下降决策树)，CART(ClassificationAnd Regression Tree 分类回归树)，KNN(K-Nearest Neighbor K近邻)，SVM(Support VectorMachine)，KF(KernelFunction 核函数PolynomialKernel Function 多项式核函数、Guassian KernelFunction 高斯核函数/Radial BasisFunction RBF径向基函数、String KernelFunction 字符串核函数)、 NB(Naive Bayes 朴素贝叶斯)，BN(Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ Belief Network 贝叶斯网络/贝叶斯信度网络/信念网络)，LDA(Linear Discriminant Analysis/FisherLinear Discriminant 线性判别分析/Fisher线性判别)，EL(Ensemble Learning集成学习Boosting，Bagging，Stacking)，AdaBoost(Adaptive Boosting 自适应增强)，MEM(MaximumEntropy Model熵模型)
Effectiveness Evaluation(分类效果评估)：
PGM(Probabilistic Graphical Models概率图模型)：
BN(Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ BeliefNetwork 贝叶斯网络/贝叶斯信度网络/信念网络)，MC(Markov Chain 马尔科夫链)，HMM(HiddenMarkov Model 马尔科夫模型)，MEMM(Maximum Entropy Markov Model 熵马尔科夫模型)，CRF(ConditionalRandom Field 条件随机场)，MRF(MarkovRandom Field 马尔科夫随机场)。
NN(Neural Network神经网络)：
ANN(Artificial Neural Network 人工神经网络)，BP(Error BackPropagation 误反向传播)
Deep Learning(深度学习)：
Auto-encoder(自动编码器)，SAE(Stacked Auto-encoders堆叠自动编码器：Sparse Auto-encoders稀疏自动编码器、Denoising Auto-encoders去噪自动编码器、Contractive Auto-encoders 收缩自动编码器)，RBM(RestrictedBoltzmann Machine 受限玻尔兹曼机)，DBN(Deep Belief Network 深度信念网络)，(ConvolutionalNeural Network 卷积神经网络)，Word2Vec(词向量学习模型)。
DimensionalityReduction(降维)：
LDA LinearDiscriminant Analysis/Fisher Linear Discriminant 线性判别分析/Fisher线性判别，PCA(Principal Component Analysis 主成分分析)，ICA(IndependentComponent Analysis 成分分析)，SVD(Singular Value Decomition 奇异值分解)，FA(FactorAnalysis 因子分析法)。
Text Mining(文本挖掘)：
VSM(Vector Space Model向量空间模型)，Word2Vec(词向量学习模型)，TF(Term Frequency词频)，TF-IDF(Term Frequency-Inverse DocumentFrequency 词频-逆向文档频率)，MI(MutualInformation 互信息)，ECE(Expected Cross Entropy 期望交叉熵)，QEMI(二次信息熵)，IG(InformationGain 信息增益)，IGR(Information Gain Ratio 信息增益率)，Gini(基尼系数)，x2 Statistic(x2统计量)，TEW(TextEvidence Weight文本证据权)，OR(Odds Ratio 优势率)，N-Gram Model，LSA(Latent Semantic Analysis 潜在语义分析)，Pplt.figure(2)LSA(ProbabilisticLatent Semantic Analysis 基于概率的潜在语义分析)，LDA(Latent DirichletAllocation 潜在狄利克雷模型)
Association Mining(关联挖掘)：
Apriori，FP-growth(Frequency Pattern Tree Growth 频繁模式树生长算法)，AprioriAll，Spade。
DBR(Demographic-based Recommendation 基于人口统计学的)，CBR(Context-basedRecommendation 基于内容的)，CF(Collaborative Filtering协同过滤)，UCF(User-basedCollaborative Filtering Recommendation 基于用户的协同过滤)，ICF(Item-basedCollaborative Filtering Recommendation 基于项目的协同过滤)。
Similarity Measure&Distance Measure(相似性与距离度量)：
Euclidean Distance(欧式距离)，ManhattanDistance(曼哈顿距离)，Chebyshev Distance(切比雪夫距离)，MinkowskiDistance(闵可夫斯基距离)，Standardized Euclidean Distance(标准化欧氏距离)，MahalanobisDistance(马氏距离)，Cos(Cosine 余弦)，HammingDistance/Edit Distance(汉明距离/编辑距离)，JaccardDistance(杰卡德距离)，Correlation Coefficient Distance(相关系数距离)，InformationEntropy(信息熵)，KL(Kullback-Leibler Divergence KL散度/Relative Entropy 相对熵)。
Optimization(化)：
ConstrainedOptimization(有约束优化)：Approximation Programming Mods(近似规划法)，FeasibleDirection Mods(可行方向法)，Penalty Function Mods(罚函数法)，Multiplier Mods(乘子法)。
Heuristic Algorithm(启发式算法)，SA(SimulatedAnnealing，模拟退火算法)，GA(genetic algorithm遗传算法)
Feature Selection(特征选择算法)：
Mutual Information(互信息)，DocumentFrequence(文档频率)，Information Gain(信息增益)，Chi-squared Test(卡方检验)，Gini(基尼系数)。
Outlier Detection(异常点检测算法)：
Statistic-based(基于统计)，Distance-based(基于距离)，Density-based(基于密度)，Clustering-based(基于聚类)。
Learning to Rank(基于学习的排序)：
Pointwise：McRank；
Pairwise：RankingSVM，RankNet，Frank，RankBoost；
Listwise：AdaRank，SoftRank，LamdaMART；
Tool(工具)：
MPI，Hadoop生态圈，Spark，BSP，Weka，Mahout，Scikit-learn，PyBrain…
如何利用SPSS做出ROC曲线
由混淆矩阵可以计算得到ROC曲线的关键参数:TPR(真正例率) 和 FPR(正例率).方法/步骤
对于逻辑回归LR, 还有常用的xgb, lgb而言,分类的预测结果都是一个分类概率值.比如长这个样子:1首先，打开数据，以A2列数据为例做曲线。
2点击“ Analyze -ROC curve ”。
4点击“OK”，出现结果。
5双MSE（Mean Square Error）均方误击ROC曲线，进入调节界面。
6可以调节很多参数，也可以把曲线调成平滑的。很方便实用吧！
ValueError: buffer source array is read-only
print(y_pred.shape)调用scikit-learn的随机森林接口时，模型预测语句执行时，遇到报错ValueError: buffer source array is read-only
解决方法：相比MSE来说，MAE在数据里有不利于预测结果异常值的情况下
根据报错提示，可能是cpython相关报错。参考github的一些 报错讨论 、还有 这个 ，图1。
检查pandas安装的包
安装好后，在运行着的jupyter notebook中是直接可以看到cython的版本的，见图2.但是，需要重启jupyter notebook！如果不重启jupyter notebook的话是无法生效的，自己就在这一点上被坑了一个小时，一直以为是自己的数据格式或者大小的问题。
具体报错：
---------------------------------------------------------------------------ValueErrorTraceback (most recent call last)
具体的报错SSR(regression sum of squares)为回归平方和，截图：
roc曲线属于统计学哪一块内容
常用的机器学习&数据挖掘知识点roc曲线属于统计学曲线内容。
鲁棒性更好。受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。
，根据不同先定概率下的击中概率和虚惊概率，就可在图上确定各点的位置，把五点联接起来就绘成一条 ROC曲线。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，阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
统计学：
统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。
所谓“数理统计”并非于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。
以上内容参考：
roc曲线截断值不是整数
模型 A 和 模型 B 的 AU受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接受者作特性曲线就是以虚报概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。C 一样roc曲线截断值不是整数。因为R语言ROC曲线截断值、特异性、敏感性和曲线下面积AUC值的计算和显示_skywindy1的博客-CSDN博客_roc曲线截断值R语言ROC曲线截断值、Display选项一般全选特异性、敏感性和曲线下面积AUC值的计算和显示R语言绘制ROC曲线在临床医学中的应用ROC曲线分析详细解释（一）ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve,ROC曲线）。
ValueError: buffer source array is read-only
调用scikit-learn的随机森林接口时，模型预测语句执行时，遇到报错ValueError: buffer source arr1、通常统计软件会提供一个所有临界值的表，可以对应该表得知，每一个临界值所对应不同的灵敏度和特异度，再计算约登指数点对应的临界值，即最终结果。ay is read-only
本来显示的Cython是None的，所以试着安装一下cython，参考文档（ 英文 、 中文 ）解决方法：
根据报错提示，可能是cpython相关报错。参考github的一些 报错讨论 、还有 这个 ，图1。
检查pandas安装的包
安装好后，在运行着的jupyter notebook中是直接可以看到cython的版本的，见图2.但是，需要重启jupyter notebook！如果不重启jupyter notebook的话是无法生效的，自己就在这一点上被坑了一个小时，一直以为是自己的数据格式或者大小的问题。
具体报错：
---------------------------------------------------------------------------ValueErrorTraceback (most recent call last)
具体的报错截召回率图：
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