roc

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    수량에 대한 앙상블 예측을하고 있습니다. 그리고 나는 각 관찰 지점에서 약 20 개의 예측 값을가집니다. x %의 이벤트 정의 즉, 가장 높은 관측 값의 95 %를 말합니다. R을 사용하여 ROC 곡선을 만들려고합니다. ROCR은 확률 기반 ROC 점수에 적합한 패키지입니까? 이 ROC 곡선을 구성하는 방법에 대한 예를 제공 할 수 있습니까? 그냥 가짜 데

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    바이너리 클래스 데이터 세트의 확률과 클래스를 예측하는 분류자를 가지고 있습니다. 각 사례에 대해 이진 클래스 만 출력하는 다른 예측 자와 비교하고 싶습니다. 성능 점수를 얻었으나 이제 ROC 곡선의 차이점을 보여줄 필요가 있습니다. R에서 ROCR 및 pROC와 같은 패키지를 사용하여 연속 예측 (확률)에 대한 ROC 곡선을 그릴 수 있습니다. 두 번째

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    베이지안 로지스틱 회귀에 대한 ROC 곡선을 구현하는 데 도움을 줄 수있는 사람이 있습니까? DPpackage를 사용해 봤지만 나야 그렇지 않으면 그냥 작동하지 않습니다. 내가 ROC 곡선을 사용하여 비교하려는 두 모델 아래에 보여 주었다됩니다 bayes_mod=MCMClogit(Default ~ ACTIVITY + CIF + MAN + STA + PIA

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    필자는 100 개의 샘플 (행)과 10000 개의 독립적 인 피처 (열)를 포함하는 행렬 (x)을가집니다. 관측 값은 바이너리이며, 샘플은 (벡터 y에 저장된) 좋은 또는 나쁜 {0,1}입니다. 교차 유효성 검사를 하나 남겨두고 각 기능에 대한 곡선 아래 영역 (AUC)을 따로 따로 지정해야합니다 (CAtools 패키지의 colAUC와 유사 함). glmn

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    나는 R이 상당히 새롭다. 나는 ROCR 패키지를 R로 사용하여 AUC를 계산하는데, 이것은 하나의 예측자를 위해 할 수있다. 내가 바라는 것은 100 가지 변수에 대해 많은 AUC 계산을 수행하는 것입니다. varlist <- names(mydata)[2:101] formlist <- lapply(varlist, function(x) paste0("pr

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    roc_auc_score을 계산하려고하는데 다음 오류가 발생합니다. 다음과 같이 "ValueError: Data is not binary and pos_label is not specified" 내 코드는 다음과 같습니다 import numpy as np from sklearn.metrics import roc_auc_score y_scores=np

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    나는 page을 사용하여 물류 회귀를 수행 중입니다. 내 코드는 아래와 같습니다. mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") mylogit <- glm(admit ~ gre, data = mydata, family = "binomial") summary(mylogit) pro

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    데이터 세트가 140,000 개이며 ROC (수신기 작동 특성)를 서로 다른 두 가지 예측자를 사용하여 비교하려고합니다. 그러나 roccomp 명령은 too many values을보고하는 r(134) 오류와 함께 실패합니다. 차이가 있다면 Stata/MP 12를 사용하고 있습니다. 해결 방법이 있습니까?

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    나는 다음과 같은 장난감 세트가 : 나는 통계 패키지에서 AUC() 함수를 사용할 때 df1<-structure(list(X1 = c(1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,

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    1 또는 0 중 하나를 예측하는 네트워크를 만들었습니다. 이제 TN, FN, TP, FP를 찾아야하는 해당 네트워크의 ROC 곡선을 작성하고 있습니다. 내 네트워크의 출력이 0.5보다 작고 원하는 출력이 1 일 때 True Positive로 분류했습니다. 그리고 원하는 출력이 0보다 큰> = 0.5 일 때 나는 False Positive로 분류했습니다. 그