roc

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    如何绘制R树随机树的ROC曲线？

    我知道randomForest应该是一个黑盒子，而且大多数人都对整个分类器的ROC曲线感兴趣，但是我正在研究一个需要检查RF单个树的问题。我对R并不是很有经验，因此绘制RF生成的单个树的ROC曲线的简单方法是什么？
    r random-forest roc 2017-03-03

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    生成在Eclipse（WEKA）ROC曲线

    我用下面的代码来训练/测试一些分类： public class WekaTest { public static BufferedReader readDataFile(String filename) { BufferedReader inputReader = null; try { inputReader = new Buffer
    java eclipse classification weka roc 2017-03-19

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    如何在一幅图中绘制多条ROC曲线，并在Python中使用图例和AUC得分？

    我在建2个模型。 模型1 modelgb = GradientBoostingClassifier() modelgb.fit(x_train,y_train) predsgb = modelgb.predict_proba(x_test)[:,1] metrics.roc_auc_score(y_test,predsgb, average='macro', sample_weight=No
    python plot roc auc 2017-03-20

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    为什么我的ROC曲线看起来像V？

    newpred <- c(1, 0 ,0 ,1 ,0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0,0, 1, 0, 0, 0, 0,0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1,
    r machine-learning roc auc 2017-03-21

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    是否可以在曲线= 0下有一个区域？

    我正在使用xgboost来解决分类问题。 我有一个基本问题。 您可以在下面找到火车和测试（未看到）套装每轮的AUC。 正如你所看到的，测试集的AUC接近于0.你能帮我理解发生了什么吗？ 我正在使用python。如有需要，我可以发布代码和数据。 感谢 [0] test-auc:0.4375 train-auc:0.881865 [1] test-auc:0.25 train-auc:0.947
    python classification xgboost roc auc 2017-01-31

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    无法使用RMarkdown中的ROC抑制回显

    尽管在代码块中将回显设置为FALSE，但我无法抑制roc命令（pROC包）的回显。 roc命令将“call”和“data”行输出为pdf。任何人都可以帮我弄清楚如何关闭它？ --- title: "ROC echo" output: pdf_document --- ```{r,echo=F,warning=F,message=F, comment=NA, results='asis',
    knitr r-markdown roc 2016-12-14

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    pROC ROC曲线删除空白空间

    我想用pRoC绘制ROC曲线。 但是由于某些原因，x轴的两侧都有额外的空白区域，我无法用xlim删除它。一些示例代码： 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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    OptimalCutoff约登指数计算

    计算二分变量（a vs b）的ROC曲线后。我想计算最佳截止值来区分这个变量。 Youden指数是优化分化灵敏度和特异性的值。 显然，包装“OptimalCutpoints”应该能够做到这一点。但是，我得到这个奇怪的错误。代码插入如下： library(pROC) library(OptimalCutpoints) df <- structure(list(value = c(1945.523
    r roc 2017-02-06

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    使用neuralnet和ROCR包绘制神经网络曲线

    这里我有一个分类任务，我需要使用neuralnet和ROCR包。问题是当我使用预测函数时，我收到了错误消息。 这里是我的代码： #load packages require(neuralnet) library(ROCR) #create data set train<-read.table(file="train.txt",header=TRUE,sep=",") test<- re
    r neural-network classification roc 2017-04-02

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    ROC结果解释

    我正在使用WKEA进行分类。我使用两种算法adaboost和RBFNetwork。令人惊讶的这两种算法都没有关于我的数据表现良好，并给予下列结果： Adaboost RBFNetwrok Precision : 0 0 Recall : 0 0 F1-score : 0 0 Accuracy : 91.36 91
    classification weka roc 2016-12-30
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