proc-r-package

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    pROC ROC曲線刪除空白空間

    我想用pRoC繪製ROC曲線。 但是由於某些原因，x軸的兩側都有額外的空白區域，我無法用xlim刪除它。一些示例代碼： library(pROC) n = c(4, 3, 5) b = c(TRUE, FALSE, TRUE) df = data.frame(n, b) rocobj <- plot.roc(df$b, df$n, percent = TRUE, main="ROC", c
    axis-labels roc proc-r-package 2017-02-05

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    指定pROC包中的肯定類

    我想使用pROC包計算不同的分類指標（靈敏度，特異性）。對於這一點，我可以使用coords功能pROC包爲： # Load library library(pROC) # Load data data(aSAH) #Convert Good and Poor to 1 and 0 aSAH$outcome <- ifelse(aSAH$outcome=="Good", 1, 0) #
    r classification roc auc proc-r-package 2016-07-23

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    帶定製截止值的pROC R軟件包？

    我可以使用一些預先指定的截止值（閾值）來繪製pROC包的ROC曲線嗎？例如，我可以輸入控制/案例值和我自己的閾值點來計算相應的敏感性和特異性嗎？
    r roc proc-r-package 2014-07-17

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    使用plot.roc（）函數的R圖中的白色邊距

    我試圖在網站上創建一個與圖像類似的圖。但是，我遇到了一個更基本的問題：R圖中有一些我想擺脫的空白空間。這是使用包pROC。我已經提供了說明這一問題的可重複的例子： library("pROC") plot.roc(c(1, 1, 0, 0, 1), c(3, 4, 5, 6, 7), legacy.axes=TRUE) 上面的代碼最終看起來像下面的圖片： 正如你所看到的，像有很多y軸和圖的最
    r plot proc-r-package 2016-08-02

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    使用for循環或sapply創建ROC曲線

    經過大量搜索後，我找不到解決問題的答案。我想使用for循環或sapply生成一個ROC曲線，並使用pROC pakkage。 我的數據庫看起來像這樣（只適用於26個colums和74行）： PT Bpt PA mnT1G mnT01 1 1 1 2.3 4.5 1 2 0 1.2 3.2 2 1 1 5.4 2.1 我可以做一個ROC曲線 '手動'： plot.new() roc1 <
    r loops roc proc-r-package 2016-11-11

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    如何ROC曲線

    我使用pROC package使用功能繪製受試者工作曲線上繪製的特定點。假設我知道哪些預測值與我的特定p值相對應。我怎樣才能做到這一點？
    r roc proc-r-package 2017-04-12

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    R中的ROCR預測函數返回錯誤消息

    我正在查看具有一個連續獨立變量（Quant）和一個二進制因變量（二進制）的數據集。我用一個多項式模型來預測連續自變量的二進制值。我希望能製作ROC曲線。這是下面的代碼： mymodel <- multinom(Quant~., data = dataset) pred <- predict(mymodel,dataset) roc_pred <- prediction(pred,dataset
    r roc proc-r-package 2017-07-27

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    ROCR錯誤：預測的格式爲

    正從glmnet我的預測後，我試圖用「預測」功能，在「ROCR」軟件包，以獲取TPR無效，FPR等，但得到這個錯誤： pred <- prediction(pred_glmnet_s5_3class, y) Error in prediction(pred_glmnet_s5_3class, y) : Format of predictions is invalid. 我輸出glmnet預
    r r-caret proc-r-package 2016-11-24

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    預測錯誤 - ROCR包（使用概率）

    我已經使用svm的「rfe」函數來創建具有減少特徵的模型。然後，我對測試數據使用「預測」，輸出類別標籤（二進制），0類概率，1類概率。然後我用預測函數試圖在ROCR包，預測的概率和真實的類標籤，但碰到下面的錯誤，我不知道爲什麼爲2個數組的長度相等： > pred_svm <- prediction(pred_svm_2class[,2], as.numeric(as.character(y)))
    roc proc-r-package 2016-11-29

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    使用ROCR和pROC進行平均AUC計算的差異

    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
    r r-caret roc auc proc-r-package 2016-05-16
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