AUC

相同案例中两个AUC的比较结果展示相反效果，作者推荐使用NetReclassificationImprovement.m和IntegratedDiscriminationImprovement.m进行进一步分析。使用方法：[pvalue Wold Wnew] = pauc(predOld, predNew, outcome) (c) Louis Mayaud, 2011 (louis.mayaud@gmail.com)。详细信息请参考马奥等人的研究：“低血压发作期间的动态数据改善脓毒症和低血压患者的死亡率预测*。”重症监护医学41.4（2013）：954-962。

MATLAB 是在科学计算、数据和工程领域应用广泛的编程工具，而 AUC（ROC 曲线下的面积）则是衡量分类模型效果的重要指标。如果你想更好地理解和使用 AUC，GIW2018 的 MATLAB 代码是一个挺不错的资源。这个代码包包括了从数据预到分类模型的构建，再到绘制 ROC 曲线和计算 AUC 的完整流程，适合刚入门的机器学习爱好者。你可以通过这套代码，学习如何使用 MATLAB 高效地进行 AUC 计算，并深入理解分类模型的表现。数据、模型评估的过程都清晰，操作也不复杂，适合你在日常工作中实践。还有，别忘了查看附带的相关文章，能让你对相关技术有更深入的了解哦。

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。

更快的 ROC-AUC 计算的 C++函数，用 Matlab 调也没问题，速度比perfcurve快一大截，还不依赖统计工具箱。2000 万条样本也能轻松搞定，挺适合做大数据二分类实验的时候用。

本项目展示了SMOTE算法的MATLAB代码实现，并应用于流失预警模型的构建（二分类问题）。该模型源自我在某银行构建的客户流失模型，模型性能包括AUC：83%、召回率：19.4%、精确率：85%。数据使用外部数据集，已进行脱敏处理。本项目帮助学习者掌握以下技能： 数据处理与特征工程 使用LightGBM进行建模 sklearn包的使用（包括：GridSearchCV寻优、StratifiedKFold分层交叉验证、train_test_split数据切分等） stacking模型融合技术 绘制AUC图与混淆矩阵图 输出预测名单并进行结果分析。 项目内容包括详细的注释，覆盖率约80%，适合新

分类技术是数据挖掘的核心之一，而分类评估领域尤为关注。基于AUC评估方法在评估分类器性能方面具有重要地位，但传统的B-AUC算法存在评价结果偏差、存储空间浪费和搜索效率低下等问题。针对这些不足，提出了BO-AUC评估方法，通过完全二叉树构造思想，将多类别问题转化为独立二类进行成对计算，有效弥补了传统方法的缺陷。实验结果表明，BO-AUC方法在MBNC实验中展现了显著的评估效果。

问题 1：逻辑回归 实验结果表明，随着进入 Logistic 回归分类器 的样本数量增加，测试准确性也逐步提高。这是合理的，因为数据集中的模式在样本量增多时变得更加代表性。随着更多样本的引入，模型的泛化能力也变得更强。下图展示了模型的测试准确性与训练时使用的样本数之间的关系，随着样本数量的增加，测试准确性呈明显的上升趋势。 问题 2：稀疏Logistic回归 根据实验结果，理想的正则化参数为 0.1。当正则化参数过大时， AUC 值会降低，正则化参数为 0 或 1 时，模型的性能较差。当正则化参数为 1 时，模型的测试准确度恰好为 50%。这是因为测试数据包含了74个阳性样本和74个阴性样本，