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R语言分类模型性能评估与可视化报告

共计 30 章节
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01
分类评估基础
分类任务概述 · 混淆矩阵的构成与解读
分类评估基础分类任务概述
02
准确率（Accuracy）
适用场景 · 陷阱与R实现
Accuracy准确率
03
精确率（Precision）
定义 · 计算与R语言实战
Precision精确率
04
召回率（Recall）
敏感度 · 真正例率及R代码
Recall召回率
05
F1分数
调和平均 · 优缺点与R语言计算
F1分数
06
F-beta分数
自定义权重 · 应用场景与R实现
F-beta分数
07
ROC曲线
原理 · 绘制与AUC概念
ROC曲线
08
ROC曲线实战
pROC包绘制与曲线解读
ROC曲线实战
09
AUC的计算
Wilcoxon统计量 · 置信区间与R实现
AUC的计算
10
PR曲线
适用于不平衡分类的评估方法
PR曲线
11
PR曲线下面积（AUPRC）
计算与R语言实战
PRAUPRC
12
多分类宏观平均
宏精确率 · 宏召回率 · 宏F1
多分类宏观平均宏精确率
13
多分类微平均
微精确率 · 微召回率 · 微F1
多分类微平均微精确率
14
加权平均
处理类别不平衡的加权F1
加权平均F1
15
Kappa系数
评估一致性 · 调整后的准确性
Kappa系数
16
对数损失（Log Loss）
概率校准评估与R计算
LogLoss
17
Brier分数
概率预测的校准度与R实现
Brier分数
18
校准曲线
评估概率校准 · 绘制与R实战
校准曲线评估概率校准
19
Hosmer-Lemeshow检验
拟合优度评估
Hosmer-Lemes…检验
20
成本敏感评估
代价矩阵与R语言实现
成本敏感评估代价矩阵
21
不平衡分类评估
采样技术（SMOTE等）的影响
不平衡分类评估SMOTE
22
阈值选择
Youden指数 · 最大化F1与R代码
阈值选择Youden
23
交叉验证评估
重复K折交叉验证与指标汇总
交叉验证评估重复K折交叉验证
24
多标签分类评估
Hamming损失 · 子集准确率
多标签分类评估Hamming
25
R包汇总
caret · yardstick · ROCR
R包汇总caret
26
案例一
二分类产品缺陷检测评估
案例一二分类产品缺陷检…
27
案例二
多分类疾病诊断评估
案例二多分类疾病诊断评…
28
案例三
不平衡信用欺诈检测评估
案例三不平衡信用欺诈检…
29
评估报告生成
R Markdown自动化输出
评估报告生成Markdown
30
最佳实践
模型选择与评估陷阱总结
最佳实践模型选择