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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
r
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
r
ROC
用于随机森林分类的 ROC 曲线
我在用randomForestR平台中用于分类任务的包 rf object lt randomForest data matrix label factor cutoff c k 1 k 其中 k 的范围为 0 1 到 0 9 pred l
r
RandomForest
ROC
在单个 ROC 图上绘制线性判别分析、分类树和朴素贝叶斯曲线
数据显示在页面的最底部 称为 LDA scores 这是一个分类任务 我在数据集上执行了三种监督机器学习分类技术 提供所有编码以显示这些 ROC 曲线是如何生成的 我很抱歉提出了一个有问题的问题 但近两周来我一直在尝试使用不同的代码组合来解
r
Classification
ROC
naivebayes
AUC
根据 R 中的交叉验证(训练)数据绘制 ROC 曲线
我想知道是否有一种方法可以从使用 SVM RFE 模型生成的交叉验证数据中绘制平均 ROC 曲线caret包裹 我的结果是 Recursive feature selection Outer resampling method Cross
r
rcaret
ROC
AUC
在 R 中为逻辑回归模型绘制多条 ROC 曲线
我有一个逻辑回归模型 使用 R 作为 fit6 lt glm formula survived ascore gini failed data records family binomial summary fit6 我在用着pROC用于绘
r
LogisticRegression
ROC
AUC
如何使用 ROCR 包计算 AUC
我已经安装了 SVM 模型并使用 ROCR 包创建了 ROC 曲线 如何计算曲线下面积 AUC set seed 1 tune out tune svm Negative Positive data trainSparse kernel r
r
machinelearning
ROC
AUC
sklearn 中留一交叉验证的 ROC 曲线
我想绘制一个ROC曲线的分类器使用留一法交叉验证 好像有人问过类似的问题here但没有任何答复 在另一个问题中here据称 为了使用 LeaveOneOut 获得有意义的 ROC AUC 您需要 计算每次折叠的概率估计 每个折叠只包含 一个
python
machinelearning
scikitlearn
ROC
使用 ROCR 和 pROC (R) 计算平均 AUC 的差异
我正在使用来自 SVM RFE 模型的交叉验证数据 10 倍重复 5 次 caret包裹 我知道caret包适用于pROC计算指标时包 但我需要使用ROCR包以获得平均 ROC 然而 我注意到使用每个包时的平均 AUC 值并不相同 所以我不
r
rcaret
ROC
AUC
procrpackage
如何在R中直接绘制h2o模型对象的ROC
如果我遗漏了一些明显的东西 我很抱歉 在过去的几天里 我非常喜欢使用 R 界面与 h2o 一起工作 我想通过绘制 ROC 来评估我的模型 例如随机森林 该文档似乎表明有一种简单的方法可以做到这一点 解释 DRF 模型 默认情况下 显示以下输
r
h2o
ROC
使用交叉验证 (CV) 计算 scikit-learn 多类 ROC 曲线
我想用 ROC 曲线评估我的分类模型 我正在努力计算交叉验证数据集的多类 ROC 曲线 由于交叉验证 训练集和测试集没有划分 在下面 您可以看到我已经尝试过的代码 scaler StandardScaler with mean False
python
machinelearning
attributes
scikitlearn
ROC
二进制向量作为 roc_curve 的 y_score 参数
sklearn roc curve文档字符串 states y score 数组 形状 n samples 目标分数可以是正类的概率估计 置信度值或二元决策 在什么情况下将 y score 设置为二元向量 二元决策 才有意义 这会不会导致
scikitlearn
ROC
如何修复 ValueError:不支持多类格式[重复]
这个问题在这里已经有答案了 这是我的代码 我尝试计算 ROC 分数 但我遇到 ValueError 问题 不支持多类格式 我已经在寻找 sci kit learn 但它没有帮助 最后 我仍然有 ValueError 不支持多类格式 这是我的
python
scikitlearn
spyder
ROC
如何获得逻辑回归中 ROC 的最佳截止点作为数字
我想将逻辑回归中 ROC 的最佳截止点作为数字而不是两条交叉曲线 使用下面的代码 我可以获得显示最佳点的图 但在某些情况下 我只需要该点作为可用于其他计算的数字 以下是代码行 library Epi ROC form IsVIP var1
r
ROC
模型常用评估指标详解- 混淆矩阵/Recall/ROC/AUC/F1/MAPE/RMSE
简介 模型评估通常作为建模的最后一步 用于评估模型效果 判别该模型是否达到预期 但实际模型评估指标需要在建模的第一步确定 即确定目标函数 凡事都得有个目标 才知道努力的 拟合 方向 否则枉然 连续值或者分类型的预测最常用的说法就是模型精度
评估
模型评估
ROC
MAPE
混淆矩阵
理解ROC曲线,TPR与FPR
在垃圾邮件判别模型中 邮件被判别为垃圾邮件为positive 被判别为非垃圾邮件为negative 那么 TPR TP TP FN 的含义是 垃圾邮件被正常判别为垃圾邮件的比例 FPR FP FP TN 的含义是 非垃圾邮件被判别为垃圾邮件
机器学习
ROC
二分类确定画出roc曲线,以及基于roc曲线获得最佳划分阈值
问题 在做二分类问题时候 xff0c 有正样本和负样本 构建的算法 xff0c 针对每个样本会输出一个分数值 假设该分数大小为 0 1 区间内的值 有时候单纯地以分数0 5位阈值划分样本为预测为1或者预测为0 xff0c 效果有时候并不好
ROC
二分类确定画出
以及基于
曲线获得最佳划分阈值
推荐系统评价指标/ROC/AUC(附代码)
推荐系统评价指标 精确率 xff1a 分类正确的正样本数 分类器判定为正样本数 召回率 xff1a 分类正确的正样本数 真正的正样本数 在排序问题中 xff0c Top N就是模型判定的正样本 xff0c 然后计算前N个位置上的准确率Pre
ROC
AUC
推荐系统评价指标
推荐系统之ROC和AUC详解
前言 这个绝对是重量级内容了 xff0c 也是很基础的东西 对于模型来讲 xff0c 不同的阈值会有不同的泛化能力 xff0c 这时候 xff0c 如果想比较两个模型的泛化能力 xff0c 这个阈值的高低也会受到影响 xff0c 所以就需要
ROC
AUC
推荐系统之
ROC曲线绘制与计算
假设现在有一个二分类问题 xff0c 先引入两个概念 xff1a 真正例率 xff08 TPR xff09 xff1a 正例中预测为正例的比例假正例率 xff08 FPR xff09 xff1a 反例中预测为正例的比例 再假设样本数为6 x
ROC
曲线绘制与计算
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