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scikit-learn - 具有置信区间的 ROC 曲线
我可以使用 ROC 曲线scikit learn with fpr tpr thresholds metrics roc curve y true y pred pos label 1 where y true是基于我的黄金标准的值列表 即
python
scikitlearn
confidenceinterval
ROC
使用 Caret 包的测试集的 ROC 曲线
我正在尝试从测试集上的插入符号中获取最佳模型的 ROC 曲线 我碰到MLeval包似乎很方便 输出非常全面 使用几行代码提供了所有需要的指标和图表 一个很好的例子在这里 https stackoverflow com a 59134729
r
rcaret
ROC
使用 pROC 绘制 ROC 曲线失败
我有一个数据集 其组织方式如下 gt head crypto data time btc price btc change btc change label eth price block size difficulty estimated
r
ROC
如何用tensorflow计算AUC?
我已经使用 Tensorflow 构建了一个二元分类器 现在我想使用 AUC 和准确性来评估分类器 就准确性而言 我可以轻松地这样做 X tf placeholder float None n input y tf placeholder
tensorflow
python35
ROC
AUC
Scikit - 如何定义绘制 roc 曲线的阈值
我有一个增强树模型以及测试数据集的概率和分类 我正在尝试绘制相同的 roc curve 但我无法弄清楚如何在 scikit learn 中定义 roc 曲线的阈值 alpha from sklearn metrics import prec
python
scikitlearn
ROC
R:glmnet 的 caret::train 函数可以在固定的 alpha 和 lambda 下交叉验证 AUC 吗?
我想使用最佳 alpha 和 lambda 计算弹性网络回归模型的 10 倍交叉验证 AUCcaret train https stats stackexchange com questions 69638 does caret train
r
LogisticRegression
crossvalidation
rcaret
ROC
绘制多个类别的 ROC 曲线
我正在按照此链接绘制多个类别的 ROC 曲线的文档 http scikit learn org stable auto examples model selection plot roc html http scikit learn org
python
scikitlearn
ROC
multiclassclassification
在 R 中使用 ROCR 与 pROC 绘制 ROC
我正在绘制 ROC 并测量部分 AUC 作为生态位模型质量的指标 当我在 R 中工作时 我使用 ROCR 和 pROC 包 我会选择使用其中一款 但现在 我只是想看看它们的表现如何 以及是否能更好地满足我的需求 让我困惑的一件事是 在绘制
r
ROC
sklearn RandomForestClassifier 与 auc 方法中 ROC-AUC 分数的差异
我分别从 sklearn 的 RandomForestClassifier 和 roc curve auc 方法收到不同的 ROC AUC 分数 以下代码得到了 0 878 的 ROC AUC 即 gs best score def tra
scikitlearn
RandomForest
ROC
AUC
roc_auc_score 和plot_roc_curve 结果不同
我正在训练一个RandomForestClassifier sklearn 预测信用卡欺诈 然后当我测试模型并检查 rocauc 分数时 我在使用时会得到不同的值roc auc score and plot roc curve roc au
scikitlearn
RandomForest
ROC
AUC
如何生成阳性预测值 (PPV) 与各种分类截止点的关系图?
我生成了一些分数来帮助预测某些内容是 是 1 还是 否 0 假设数据包括 scores c 10 20 response c 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 mydata data frame scores response 我
r
Classification
ROC
MATLAB - 从分类器生成混淆矩阵
我有一些测试数据和标签 testZ 0 25 0 29 0 62 0 27 0 82 1 18 0 93 0 54 0 78 0 31 1 11 1 08 1 02 testY 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 然后我对它
MATLAB
Classification
ROC
如何使用 matplotlib/python 绘制 ROC 曲线 [关闭]
Closed 这个问题需要多问focused help closed questions 目前不接受答案 我想绘制一条 ROC 曲线python with matplotlib并想像这样展示它 假设我们有 0 0 到 1 0 的预测y sc
python3x
matplotlib
ROC
scikit learn 中 roc_curve 的阈值
我指的是下面的链接和示例 并从本页发布我感到困惑的绘图 我的困惑是 只有 4 个阈值 但 roc 曲线似乎有很多数据点 gt 4 个数据点 想知道 roc curve 底层如何工作以找到更多数据点 http scikit learn org
python
python27
machinelearning
scikitlearn
ROC
如何用Python绘制ROC曲线
我正在尝试绘制 ROC 曲线来评估我使用逻辑回归包在 Python 中开发的预测模型的准确性 我计算了真阳性率和假阳性率 但是 我无法弄清楚如何使用正确绘制这些matplotlib并计算AUC值 我怎么能这么做呢 您可以尝试以下两种方法 假
python
matplotlib
plot
statistics
ROC
错误:“y_true 中的类数不等于 'y_score' 中的列数”
我有一个不平衡的多类数据集 当我尝试计算 roc auc score 时 我收到此错误 ValueError y true 中的类数不等于 y score 中的列数 这是代码 model svm SVC kernel linear prob
python
ROC
multiclassclassification
imbalanceddata
R 中的 SVM:“预测器必须是数字或有序的。”
我是 R 新手 遇到了这个问题 我想比较两种预测技术 支持向量机和神经网络 将它们应用于某些数据 并且我想比较它们的性能 为此 我使用 ROC 曲线 该代码应该计算 ROC 曲线下的面积 但它不起作用 神经网络代码工作正常 但是当 SVM
r
SVM
ROC
procrpackage
ROC 函数错误“预测变量必须是数字或有序的。”
我无法让 ROC 函数正常工作 收到错误 预测器必须是数字或有序的 我浏览了其他帖子 但没有解决我的问题 非常感谢任何帮助 Get data flying dget https www math ntnu no emner TMA4268
r
ROC
procrpackage
来自插入符号中的训练数据的 ROC 曲线
使用R包插入符号 如何根据train 函数的交叉验证结果生成ROC曲线 比如说 我执行以下操作 data Sonar ctrl lt trainControl method cv summaryFunction twoClassSummar
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rcaret
ROC
从 ROC 曲线获取阈值
我有一些模型 使用ROCR将预测类百分比向量封装起来 我有一个性能对象 使用规格 tpr fpr 绘制性能对象可以得到一条 ROC 曲线 我正在比较特定误报率阈值 x 的模型 我希望从性能对象中获取真阳性率 y 的值 更重要的是 我想获得用
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ROC
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