auc

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    Sparkでのロジスティック回帰モデルの面積UnderROCの計算

    私はSparkでロジスティック回帰モデルを持っています。 出力ベクトルからlabel = 1の確率を抽出し、areaUnderROCを計算します。 val assembler = new VectorAssembler() .setInputCols(Array("A","B","C","D","E"))--for example .setOutputCol("features") val
    scala apache-spark classification logistic-regression auc 2017-04-19

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    R - 複数のシナリオで曲線下の面積を最大にする

    residuesという2つのベクトルと、scoresという2つのベクトルがあることを考慮すると、各残差に1つの正の数が31点あります。説明するために、以下のように2つのベクターを得た。 例示のためにランダム配列を検討している。私がやりたいことは以下の通りです ：私はスキップし、15の残基（以後、15量体と呼ばれる）の特定の組み合わせを検討します、私はプロットするとresidues X scores
    r zoo auc 2017-01-11

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    Tensorflowのtf.metrics.aucが動作しないように見える

    TensorflowにはAUCを計算する関数があります。tf.metrics.auc（）。ここでは、AUCを計算しようとしている私のコードの私のセクションです： init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init) for epoch in range(trai
    tensorflow deep-learning metrics auc 2017-03-06

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    TensorFlowでROC_CurveとConfusion Matrixを取得する方法

    Tensorflowでroc_curveと混乱行列を取得しようとしています。私はsklearn.metrics関数を使用してエラーが発生しています。私のコードは以下の通りです：sklearn.metricsから はroc_curveをインポートし、AUC n_inputs = x_train.shape[1] n_hidden1 = 500 n_hidden2 = 200 n_outputs
    tensorflow scikit-learn confusion-matrix auc 2017-05-04

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    トレーニングの精度以上のテスト精度

    マルチクラス分類用に調整されたランダムフォレストモデルを構築しています。 私は次の結果を得ています トレーニングの精度（AUC）：0.9921996 試験精度（AUC）：0.992237664 このウェブサイトではこれに関する質問がありましたが、データセットが小さくてモデルは 幸運しかし、私の場合は私は約30万トレーニングデータポイントと100kの試験データポイント はまた、私のクラスは > su
    machine-learning random-forest auc 2017-05-07

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    凡例とAUCスコアを1つのプロットに複数のROC曲線をプロットするにはどうすればいいですか？

    私は2つのモデルを構築しています。 モデル1 modelgb = GradientBoostingClassifier() modelgb.fit(x_train,y_train) predsgb = modelgb.predict_proba(x_test)[:,1] metrics.roc_auc_score(y_test,predsgb, average='macro', sample
    python plot roc auc 2017-03-20

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    私のROC曲線はなぜVのように見えるのですか？

    newpred <- c(1, 0 ,0 ,1 ,0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0,0, 1, 0, 0, 0, 0,0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1,
    r machine-learning roc auc 2017-03-21

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    xgboost.cvは0.5未満の曲線の下の領域を返します

    xgboostのクロス検証を実行していますカーブの下の領域を取得します< 0.5。 私は best_params_grid_search={'base_score': 0.5, 'colsample_bylevel': 1, 'colsample_bytree': 0.8, 'gamma': 0, 'learning_rate': 0.3, 'max_delta_step': 0, '
    python cross-validation xgboost auc 2017-01-30

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    カーブ下の面積を0にすることはできますか？

    私は、分類の問題としてxgboostを使用しています。 私は基本的な質問があります。 列車とテスト（見えない）の各ラウンドのAUCは以下の通りです。 あなたが見ることができるように、テストセットのAUCは0に近いです。何が起こっているのか理解してくれたら助かりますか？ 私はPythonを使用しています。必要に応じてコードとデータを投稿することができます。 おかげ [0] test-auc:0.4
    python classification xgboost roc auc 2017-01-31

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    mlrでmulticlass.au1p measureを使用する方法

    mlrパッケージでmulticlass.au1p measureを使用しようとしています。 'PROB'：multiclass.au1pは がするタイプを予測する必要が測定：それは FUNで エラー（X [i]が]、...）と言って私にエラーを与えました！しよう：私はPROBするタイプを予測する設定しようとしたとき、それは私に私がsetPredictType.Learnerで エラー（学習者、pr
    r auc mlr multiclass-classification 2017-04-12
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