用随机森林计算ROC AUC

我在一个多类问题中使用随机森林分类器。rf = RandomForestClassifier(() rf.fit(train_X, train_y)复制然后进行预测:pred = rf.predict(test_X)复制所以我想这样计算ro...

ROC可训练WEKA分割

我是一个来自斐济的可培训weka分段插件的基本用户。我想知道ROC曲线是如何评估固定森林分类器的性能的?因为我在曲线上有几个点,从概念上讲,每个点代表每个像素是如何计算的?它是否评估分配给每个像素的概率?或者分配给每个像素的概率与ROC曲线...

使用交叉验证和ROC度量来测量分类器

我正在尝试使用ROC指标进行交叉验证来评估分类器,我遇到了来自Scikit learn的以下代码:# Import some data to play with iris = datasets.load_iris() X = iris.da...

如何在R中创建没有封装的roc曲线?

我想要了解ROC曲线。我需要在不使用R中任何包的情况下创建ROC曲线。我有一个包含两个组的数据集k - c(rep(0,23), rep(1,23)) x1 - rnorm(46,0.963,0.26) x2 - rnorm(46,-0.0...

得到了一个奇怪的ROC曲线和分类器的AUC

我的训练数据集有9行(样本)和705列(features+target) (Train_5,y_train_5)我的测试数据集有17行和705列(我知道拆分不正确)(Test_5,y_test_5)首先,我这样做:clf = Gradien...

用一点得到ROC曲线

我正在尝试为XGB模型输出构建ROC曲线。我得到了只有3个值的tpr和fpr数组,它最终输出的ROC曲线只有一个点:X = data_db.copy().drop(columns=[Y]) y = data_db.copy()[Y] X_...

R语言利用caret包比较ROC曲线的操作

说明 我们之前探讨了多种算法,每种算法都有优缺点,因而当我们针对具体问题去判断选择那种算法时,必须对不同的预测模型进行重做评估。 为了简化这个过程,我们使用caret包来生成并比较不同的模型与性能。 操作 加载对应的包与将训练控制算法设置...