roc

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저는 여러 기사에서 여러 가지 ROC 분석을 실시하고 있습니다. 따라서 샘플 크기가 적절한 지 조사하고 있습니다. ROC 분석을위한 가능한 샘플 크기의 모든 조합으로 구성된 데이터 프레임을 만들었습니다. str(auc) 'data.frame': 93 obs. of 2 variables: $ cases : int 10 11 12 13 14 15 16 17

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캐럿 ref + gbm + ROC

캐럿 패키지에서 rfe 함수를 사용하려고하지만 ROC 메트릭을 사용하는 gbm 모델에서 작동하지 않습니다. 나는이 코드 조각으로 종료 한 Feature Selection in caret rfe + sum with ROC http://www.cybaea.net/Blogs/Feature-selection-Using-the-caret-package.html :

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다중 대체 데이터의 ROC 견적 결합

다음 R 패키지를 사용했습니다 : mice, mitools 및 pROC. 기본 설계 : n ~ 1,000에서 5 %에서 70 % 사이의 데이터 속도가 누락 된 3 가지 예측 측정 값입니다. 1 2 진 목표 결과 변수. 분석 목표 : 3 개의 예측 변수 각각의 AUROC를 결정합니다. 나는 데이터를 대체하기 위해 mice 패키지를 사용했으며 귀속 된 데이터의

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R (pROC 패키지)에서 여러 클래스 ROC 분석을 처리하는 방법은 무엇입니까? 나는 R (PROC 패키지)에 multiclass.roc 기능을 사용하면

는, 예를 들어, 내가 임의 숲으로 데이터 세트를 훈련, 여기 내 코드입니다 : # randomForest & pROC packages should be installed: # install.packages(c('randomForest', 'pROC')) data(iris) library(randomForest) library(pROC) set.s

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R (pROC 패키지)의 3 종 AUC 계산

R에서 3 종 ROC 분석의 문제를 만났고 매우 성가신 결과를 얻었습니다 (here 참조). 이제 다른 방법으로 해결하려고합니다. 데이터는 iris이고 분류 기호는 nnet 패키지에있는 다항 로지스틱 회귀 분석입니다. 코드는 다음과 같습니다 : # iris data (3-class ROC) library(nnet) library(pROC) # shoul

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ROCR에서 AUC의 표준 오차를 어떻게 구할 수 있습니까?

나는 AUC 지수를 얻기 위해 ROCR을 사용하고 있습니다. AUC의 표준 오류도 갖고 싶지만 기본 출력에는 표시되지 않습니다. 그들을 얻을 수있는 방법이 있습니까? 예 : 사전에 어떤 도움 library(ROCR) a<-rnorm(100,1) b<-sample(0:1,100,TRUE) pred<-prediction(a,b) auc<-performa

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는 R

내가 R에 ROCR 패키지를 사용하여 정확도를 계산하려고에 ROCR 패키지를 사용하여 정확도를 계산하지만 결과는 내가 예상했던 것보다 다른 : 내가 모델 (P)의 예측 및 라벨 (L)가 가정 다음과 같이 p <- c(0.61, 0.36, 0.43, 0.14, 0.38, 0.24, 0.97, 0.89, 0.78, 0.86) l <- c(1, 1, 1, 0

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MATLAB의 이진 분류 자에 대한 ROC 곡선

입력 값 X가 예측값이 특정 임계 값 (예 : T)보다 작은 경우 입력 X를 클래스 0으로 분류하는 이진 분류 프로그램이 있습니다. 모든 입력에 대해 예상 값과 실제 값이 모두 있습니다. 따라서 예측 클래스와 실제 클래스를 모두 가질 수 있습니다. 이제이 분류 기준에 대해 MATLAB을 사용하여 ROC 곡선을 만들고 싶습니다. 어떻게해야합니까?

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sklearn svm 훈련 데이터에 대해 ROC가 0.5 미만인 영역

이진 분류 문제를 해결하기 위해 sklearn v 0.13.1 svm을 사용하고 있습니다. 나는 kfold 교차 검증을 사용하고 roc 곡선 (roc_auc) 아래의 영역을 계산하여 내 모델의 품질을 테스트합니다. 그러나 일부 폴드의 경우 roc_auc은 교육 데이터의 경우에도 0.5 미만입니다. 불가능하지 않아야합니까? 알고리즘이 최소한 훈련 된 데이터에

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R 및 matlab을 복제하여 ROC 곡선에서 최적의 임계 값을 찾습니다.

R에 OptimalCutpoints 패키지를 사용하여 ROC 곡선에서 최적의 컷오프 지점을 찾습니다. 나는 기능 perfcurve와 MATLAB에서 동일한 작업을 수행하려고 J = sensitivity + specificity - 1 : 최적의 임계 값을 찾기위한 기준은 Youden의 인덱스를 극대화한다. 나는 perfcurve을 두 축에 대한 기본 기