roc

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    이 ROC 곡선의 그래프는 이상하게 보입니다 (sklearn SVC)

    그래서 저는 파이프 라이닝 및 그리드 검색과 함께 scikit-learns 지원 벡터 분류기 (svm.SVC)로 작은 예제를 구성했습니다. 피팅과 평가를 마친 후 ROC 곡선이 매우 흥미롭게 보입니다. ROC 곡선은 한 번만 구부립니다. 나는 내가 여기에 곡선 모양의 더 많은 것을 얻을 거라 생각 했어요. 이 행동을 누가 설명 할 수 있습니까? 최소한의 작
    python machine-learning scikit-learn roc 2017-11-30

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    ROC 곡선에서 예측 배열은 무엇입니까

    import numpy as np from sklearn import metrics y = np.array([1, 1, 2, 2]) scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2) 알고리즘을 사용하여 링크
    machine-learning scikit-learn statistics roc 2017-11-30

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    matlab fitensemble 플롯 roc 오류

    나는 adaboost로 모델을 만들고 작동하도록 roc 플롯을 만들려고 노력하고 있습니다. 그러나 ens=fitensemble(X,y,'AdaBoostM1',100,'Tree'); [ytest, scores] = predict(ens,Xtest); figure [xx,yy] = perfcurve(label, scores(:,2),'yes'); p
    matlab machine-learning roc ensemble-learning 2017-12-08

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    캐럿에서 다른 ROC 설정 점 선택

    메트릭 = ROC (AUC를 최대화한다고 생각 함) 대신에 캐럿 트레인 기능에서 다른 ROC 설정 점을 선택할 수 있습니까? 예를 들어 : 구체적 random.forest.orig <- train(pass ~ x+y, data = meter.train, method = "rf", tuneGrid = tune.gri
    r r-caret roc 2017-12-11

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    Caret에서 교차 검증의 각 폴드에 대한 교육 세트 및 테스트 세트에 대한 ROC 곡선

    Caret에서 5 배 교차 유효성 검사에서 각 폴드에 대해 교육 세트 및 테스트 세트에 대해 ROC 곡선을 사용할 수 있습니까? library(caret) train_control <- trainControl(method="cv", number=5,savePredictions = TRUE,classProbs = TRUE) output <- train(S
    r machine-learning cross-validation r-caret roc 2017-10-23

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    ROCR 패키지 - 로지스틱 회귀 이외의 분류

    this 링크를 참조하여 ROC 곡선 및 기타 관련 정확도 측정 지표를 그릴 때 ROCR 패키지 사용법을 설명합니다. 저자는 처음에는 로지스틱 회귀에 대해 언급하지만 이러한 기능 (예측, ROCR의 성능)은 SVM, 의사 결정 트리 등과 같은 다른 분류 알고리즘에도 적용됩니까? 내 SVM 모델의 결과와 함께 predict() 함수를 사용해 보았지만 동일한
    r classification svm roc 2017-10-26

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    Class_Weight in Random Forest Python

    현재 ROC 곡선을 그릴 때 임의의 포리스트 분류 기준을 변경하려고합니다. 랜덤 포레스트에 대해 이렇게하는 유일한 방법은 class_weight 매개 변수를 사용하는 것입니다. 나는 이것을 성공적으로 수행 할 수 있었고 정밀도, 회수율, 진정한 양성률 및 위양성율을 높이거나 낮추었습니다. 그러나, 내가 실제로하고있는 것이 확실하지 않습니다. 현재 나는 다음
    python random-forest roc 2017-10-29

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    멀티 클래스에 대해 교차 유효성 검사를 위해 평균 ROC를 계산하는 방법

    저는 최근 내 프로젝트에 sklearn을 사용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 나는 분류자를 만들고 내 데이터를 6 개의 그룹으로 분류하려고했습니다. 전체 표본 크기는 여기에 내 코드 from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.discriminant_analysis import Qua
    python machine-learning scikit-learn cross-validation roc 2017-12-18

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    내 ROC 커브의 영역이 랜덤 라인 아래에 있습니다.

    하이퍼 스펙트 럴 이미지에 일부 타겟이 있는데이를 감지하고 싶습니다. 필자는 검출기를 제안한 다음 수신기 성능 특성 (ROC) 곡선을 통해 성능을 분석했습니다. 탐지 대상이 신호 대 잡음 비율이 매우 낮 으면 (즉, 대상이 이미지에서 매우 약해서 탐지가 매우 어렵고 잘못된 경보 Pfa 값이 매우 낮은 경우), 나는 항상 다음과 같은 ROC 곡선을 얻습니다.
    matlab image-processing detection roc 2017-10-31

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    파이썬에서 roc 곡선에 대한 이진 분류 자의 TPR과 FPR을 계산하십시오.

    True Positive Rate와 False Positive Rate를 계산하고 난 후 roc 곡선을 그려 봅니다. Sklearn에서 얻은 roc 곡선을 확인하고 싶었 기 때문에 .metrics roc_curve 함수. 그러나 fpr (x 축)과 tpr (y 축)의 roc 곡선은 축이 상호 교환 된 것처럼 보입니다. 두 개의 양수 및 음수 레이블이있는 그
    python tensorflow roc 2017-11-08
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