ROCトレーニング可能WEKAセグメンテーション

Question

私はフィジーのトレーニング可能なwekaセグメンテーションプラグインの基本ユーザーです。 ROC曲線がfastrandomforestクラシファイアのパフォーマンスをどのように評価するかを知りたいですか？私は曲線の中にいくつかのポイントを持っているので、概念的には、各ピクセルはどのように評価されたかを表していますか？それは各ピクセルに割り当てられる確率を確かめるか？または、各ピクセルに割り当てられた確率はROC曲線とは無関係ですか？ Grtz！ Natalia

Answer 1

Trainable Weka Segmentationプラグインによって提供されるROC curveは、すべての訓練サンプル、つまり、異なるクラスに属するとしてユーザによって追跡されたピクセルを使用して計算されます。他のROC曲線と同様に、真の陽性率（TPR）と偽陽性率（FPR）を様々な閾値で表示します。訓練サンプルと枝刈りなしのランダムフォレスト分類器のみを使用して、分類器が心臓によってトレーニングセットを学習するので、カーブはあまり有益ではないので、曲線はエリア1になります。