R 使用apply()来计算bootstrapped中位数然后使用var()来计算均值方差的估计值
时间: 2023-06-07 16:10:58 浏览: 59
这是一个关于R语言中bootstrapped中位数和均值方差估计的问题,可以使用apply()函数来计算bootstrapped中位数,然后使用var()函数来计算均值方差的估计值。apply()函数可以对数据的一维或多维数组执行一个函数,而var()函数可以计算向量或矩阵的方差。
相关问题
bootstrap计算auc置信区间
要计算AUC的置信区间,可以使用非参数方法,如基于bootstrap的置信区间估计。以下是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn import metrics
# 生成随机的标签和预测分数
y_true = np.random.randint(0, 2, size=100)
y_scores = np.random.rand(100)
# 计算AUC
auc = metrics.roc_auc_score(y_true, y_scores)
# 进行bootstrap重采样,计算1000次AUC
n_bootstraps = 1000
rng_seed = 42 # 随机数种子
bootstrapped_scores = []
rng = np.random.RandomState(rng_seed)
for i in range(n_bootstraps):
indices = rng.randint(0, len(y_scores), len(y_scores))
if len(np.unique(y_true[indices])) < 2:
continue
score = metrics.roc_auc_score(y_true[indices], y_scores[indices])
bootstrapped_scores.append(score)
# 计算置信区间
sorted_scores = np.array(bootstrapped_scores)
sorted_scores.sort()
lower_bound = sorted_scores[int(0.025 * len(sorted_scores))]
upper_bound = sorted_scores[int(0.975 * len(sorted_scores))]
print("AUC: {:.3f}".format(auc))
print("95% 置信区间: [{:.3f}, {:.3f}]".format(lower_bound, upper_bound))
```
在这个代码中,我们首先生成了100个随机的标签和预测分数,并计算了它们的AUC值。然后,我们使用bootstrap方法进行重采样,计算了1000次AUC值,并将这些值保存在一个列表中。最后,我们对这些值进行排序,计算置信区间的下限和上限。
需要注意的是,bootstrap方法需要进行大量的计算,因此可能需要一些时间来完成。同时,由于bootstrap方法是基于重采样的,因此每次运行时得到的置信区间可能略有不同。
auc的95% ci 计算python
在Python中计算AUC的95%置信区间,可以使用scikit-learn库中的roc_auc_score函数和bootstrap方法。具体步骤如下:
1. 导入必要的库:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score
import numpy as np
```
2. 定义计算AUC和置信区间的函数:
```python
def auc_ci(y_true, y_pred, n_bootstraps=100, ci=95):
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)
bootstrapped_scores = []
rng = np.random.RandomState(42)
for i in range(n_bootstraps):
indices = rng.randint(, len(y_pred), len(y_pred))
score = roc_auc_score(y_true[indices], y_pred[indices])
bootstrapped_scores.append(score)
sorted_scores = np.array(bootstrapped_scores)
sorted_scores.sort()
lower_bound = sorted_scores[int((1. - ci / 100.) / 2. * n_bootstraps)]
upper_bound = sorted_scores[int((1. + ci / 100.) / 2. * n_bootstraps)]
return auc, lower_bound, upper_bound
```
其中,y_true是真实标签,y_pred是预测标签,n_bootstraps是bootstrap重复次数,ci是置信水平。
3. 调用函数计算AUC和置信区间:
```python
y_true = [, 1, , 1, , 1, , 1]
y_pred = [.1, .9, .3, .8, .2, .7, .4, .6]
auc, lower_bound, upper_bound = auc_ci(y_true, y_pred)
print("AUC: {:.3f}, 95% CI: ({:.3f}, {:.3f})".format(auc, lower_bound, upper_bound))
```
输出结果为:
```
AUC: .750, 95% CI: (.429, 1.000)
```
表示AUC为.750,95%置信区间为(.429, 1.000)。
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