auc

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    我使用PROC(以R)與功能multiclass.roc作爲線程How to plot ROC curves in multiclass classification? 然而,當我申請我的數據指出,有一個錯誤: predictor must be numeric or ordered 顯然,我的數據標籤是無序的,在這種情況下,我如何計算AUC? P/S:這個想法是,我有一個混淆矩陣作爲多分類分類器

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    我遵循教程來顯示roc曲線和相應的auc;我從來沒有使用ggplot庫,因此我不明白我的錯誤在哪裏。這裏下面的代碼: from sklearn import metrics import pandas as pd from ggplot import * preds = clf.predict_proba(Xtest)[:,1] fpr, tpr, _ =

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    我已經嘗試了2種方法繪製ROC曲線並獲得每個ROC曲線的AUC。 方法1 - 第一種方法是簡單,但我不知道如何繪製多個ROC曲線一起。 我只是使用roc.curve(hacide.test$cls, pred_rose[,2]),輸出將顯示ROC曲線並給出AUC。 方法2 我現在可以繪製多個ROC曲線,但無法同時獲得AUC。 這是我繪製多個ROC曲線結合的方式: library(ROCR) pd

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    我使用caret程序包生成的SVM-RFE模型與交叉驗證數據(重複10次,重複10次)一起工作。我知道caret包在計算指標時與pROC包一起使用,但我需要使用ROCR包才能獲得平均ROC。但是,我注意到使用每個軟件包的平均AUC值不一樣,所以我不確定是否應該使用兩個軟件包。 我用來證明的代碼是: predictions_NG3<-list() labels_NG3<-list() optS

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    我正在尋找在不同閾值的AUC圖上繪製FPR vs TPR點。例如,如果data$C2是具有真實響應列(0或1)的數據幀,那麼當data$C1(不同的測量列)高於或等於0時,我想要創建一個具有預測值(0或1)的向量,或者低於規定的閾值。這是我用ROCR軟件包嘗試的功能。 fun <- function (data, col1, col2){ perfc <- NULL #Create n

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    我正在使用AUC package在R中構建ROC圖。 這些是300點數據集的前5個點,比較生存率和觀察到的生存率。 predict1 <- c(0.755, 0.755, 0.937, 0.978, 0.755) y <- c(1,1,1,0,1) ROC_null_a <- auc(roc(predict1, as.factor(y))) plot(roc(predict1, as.fa

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    所以我使用樣本權重函數,我不想使用默認sklearn評分函數來衡量性能。 它看起來像是說Here,我可以通過GridSearchCV字符串'roc_auc',它應該爲我計算auc,但它會計算auc它是一個加權auc或只是一個香草auc?

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    的計算AUC我有一個數據幀df df<-structure(list(ID = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L), .Label = c("AU-Tum", "AU-Wac", "BE-Bra", "BE-Jal", "BR-Cax", "BR-

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    我從sklearn的RandomForestClassifier和roc_curve,AUC方法分別接收不同的ROC-AUC得分,AUC方法。 下面的代碼讓我的0.878的ROC-AUC(即gs.best_score_): def train_model(mod = None, params = None, features = None, outcome = ...outcomes

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    我們使用R中的AUC包評估模型預測。 有時候,我們所面臨的錯誤象下面這樣: > plot(roc(pred, yTEST)) > auc(roc(pred, yTEST)) Error in rank(prob) : argument "prob" is missing, with no default 任何人都可以讓我們知道哪裏出錯從何而來?請注意:問題不會經常發生。例如