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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
插入符 rfe + sum 与 ROC 中的特征选择
我一直在尝试使用插入符包应用递归功能选择 我需要的是 ref 使用 AUC 作为性能衡量标准 经过一个月的谷歌搜索后 我无法让该过程正常运行 这是我使用过的代码 library caret library doMC registerDoMC
r
SVM
rcaret
AUC
rfe
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
R中PRROC包的精确召回曲线计算
我的问题与this https stackoverflow com questions 25020788 in r calculate area under precision recall curve aupr问题 我对计算精确召回曲线
r
AUC
precisionrecall
StatsModels的predict函数如何与scikit-learn的roc_auc_score交互?
我正在尝试理解predictPython statsmodels 中用于 Logit 模型的函数 它的文档是here https www statsmodels org stable generated statsmodels discre
python3x
scikitlearn
LogisticRegression
StatsModels
AUC
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
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Python中计算One Class SVM的AUC?
我在 python 中绘制 OneClassSVM 的 AUC 图时遇到困难 我使用 sklearn 生成混淆矩阵 例如 tp fp fn tn with fn tn 0 from sklearn metrics import roc cu
python
machinelearning
scikitlearn
AUC
Tensorflow 1.4 tf.metrics.auc 用于AUC计算
我正在尝试登录AUC during 训练时间我的模型 根据文档 tf metric auc需要一个label and predictions 两者形状相同 但就我的二元分类而言 label is a 一维的张量 仅包含类 和predicti
python
tensorflow
AUC
将 TensorFlow 损失全局目标 (recall_at_ precision_loss) 与 Keras(而非指标)结合使用
背景 我有一个有 5 个标签的多标签分类问题 例如 1 0 1 1 0 因此 我希望我的模型能够改进固定召回率 精确召回率 AUC 或 ROC AUC 等指标 使用损失函数没有意义 例如binary crossentropy 这与我想要优化
tensorflow
Keras
lossfunction
AUC
precisionrecall
准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、AUC、ROC的理解
一 准确率 精确率 召回率和 F 值 是选出目标的重要评价指标 不妨看看这些指标的定义先 1 若一个实例是正类 但是被预测成为正类 即为真正类 True Postive TP 2 若一个实例是负类 但是被预测成为负类 即为真负类 True
机器学习
准确率)
召回率
F
AUC
机器学习推荐系统评价指标之AUC
机器学习推荐系统评价指标之AUC 综述AUC的计算过程AUC的优势 综述 AUC是机器学习模型中常见评价指标 xff0c 在推荐系统中也十分常见 和常见的评价指标Acc xff0c P xff0c R相比 xff0c AUC具备一定的优势
AUC
机器学习推荐系统评价指标之
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
推荐系统之AUC指标的一些理解
以下是在一些整理的和自己的关于AUC的理解 1 AUC和GAUC的区别 auc反映的是整体样本间的一个排序能力 在计算广告领域 实际要衡量的是不同用户对不同广告之间的排序能力 因此实际应该更关注的是同一个用户对不同广告间的排序能力 GAUC
AUC
推荐系统之
指标的一些理解
推荐算法评价指标(ACC、查全率、查准率、F1-Score、ROC、AUC,P-R)
文章目录 混淆矩阵二级指标三级指标F1 ScoreROC AUC PR曲线 推荐系统的评价指标很多 xff0c 今天介绍 xff1a 准确率 ACC 查准率 P精确率 查全率 R召回率 F1 score AUC值 xff0c ROC曲线 P
acc
score
ROC
AUC
推荐算法评价指标
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