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RFEプロセス（キャレット）でROC計算（pROC）のデフォルト引数を変更する - R

"ROC"をメジャーとして使用し、rfe関数（caretパッケージ）を使用してSVM-RFEモデルを計算しています。私の知る限り、rfeアルゴリズムは、pROCパッケージのroc関数を使用して事前定義された引数を使用してAUC値を最適化します。しかし、の代わりにdirection引数を"<"に設定したい場合があります。結果の平均AUCが逆に計算される（私のデータはあまり良くありません...）ためで

r r-caret roc rfe proc-r-package 2016-05-24

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pROC ROC曲線は空白を削除します

pRoCでROC曲線を描きたいと思います。 何らかの理由でx軸の両側に余分な空きスペースがあり、xlimでそれを削除できません。いくつかのサンプルコード： library(pROC) n = c(4, 3, 5) b = c(TRUE, FALSE, TRUE) df = data.frame(n, b) rocobj <- plot.roc(df$b, df$n, percent = T

axis-labels roc proc-r-package 2017-02-05

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pROCパッケージで陽性クラスを特定する

pROCパッケージを使用して異なる分類メトリック（感度、特異性）を計算したいと考えています。そのために、私のようにpROCパッケージにcoords機能を使用することができます。 # Load library library(pROC) # Load data data(aSAH) #Convert Good and Poor to 1 and 0 aSAH$outcome <- ifel

r classification roc auc proc-r-package 2016-07-23

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forループまたはサプリでROC曲線を作成

多くの検索の後、私の問題に対する答えを見つけることができませんでした。 forループまたはsapplyを使用してpROC pakkageでROCカーブを生成したいと思います。 私のデータベースは（唯一の26のcolumsと74行で）次のようになります。 '自動' の plot.new() roc1 <- roc(cor.datT$PA, cor.datT$mT1G, percent=TRUE,

r loops roc proc-r-package 2016-11-11

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は、どのように関数を使用して、受信機動作曲線をプロットする<a href="https://cran.r-project.org/web/packages/pROC/index.html" rel="nofollow noreferrer">pROC package</a>を使用していROC曲線

上の特定の点をプロットします。どのプレディクタ値が自分の特定のp値に対応しているかを知っているとしましょう。これどうやってするの？

r roc proc-r-package 2017-04-12

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Rの3つのクラスを持つrandomForestモデルのROCカーブを描くにはどうすればよいですか？

私はRパッケージrandomForestを使用して、3つのグループに分類されるモデルを作成しています。 model = randomForest(formula = condition ~ ., data = train, ntree = 2000, mtry = bestm, importance = TRUE, proximity = TRUE) Type

r plot graph roc proc-r-package 2017-09-08

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pROCデフォルトのDeLongまたはブートストラップ

デフォルトのROC曲線メソッドとしてDeLongメソッドを使用するのか、2000ブートストラップを使用するのかについてアドバイスをいただき、ありがとうございます。私はpROCのpdfガイドを見てきましたが、どちらがデフォルトの方法であるかわかりません。 pdfのさまざまな部分、特にAUC計算の信頼区間に関するセクションのDeLongまたは2000ブートストラップがデフォルトになっています。 私が使

proc-r-package 2017-10-31

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pROCパッケージからAUC値を計算する際にRエラーが発生する

RのpROCパッケージを使用して、感度、特異度、およびしきい値レベルを計算しようとしています。ここにサンプルデータがあります library(pROC) x<-sample(0:1,7974,replace=T) y<-sample(0:16049.2,7974,replace=T) myroc<-roc(x,y) coords(myroc, "best", ret=c("threshol

r roc auc proc-r-package 2016-05-04

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Rとランダムフォレスト：キャレットとpROCはどのように肯定的なクラスと否定的なクラスを扱うのですか？過去日で

、私は得るために、ランダムフォレスト、利用可能なさまざまなツールのRの実装のパフォーマンスを分析してきた： AUC 感度 特異 したがって、2つの異なる方法を使用しました： mrocとcoords pROCライブラリを使用して、異なるカットオフポイントでのモデルのパフォーマンスを取得します。モデルの最適なパフォーマンスを得るためにキャレットライブラリから confusionMatrix（AUC、精

r r-caret roc confusion-matrix proc-r-package 2016-10-04

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ROCRとpROC（R）を使用した平均AUC計算の差

私はcaretパッケージで生成されたSVM-RFEモデルとのクロスバリデーションデータ（10回繰り返し5回）を扱っています。私は、パッケージでcaretパッケージが動作することを知っていますが、平均ROCを得るにはROCRパッケージを使用する必要があります。しかし、平均的なAUC値は各パッケージを使用するときに同じではないことに気づいたので、両方のパッケージを区別して使用する必要があるかどうかはわ

r r-caret roc auc proc-r-package 2016-05-16

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