roc

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    rocカーブとスピーカー認識

    私はスピーカー認識のためにユークリッド距離を使用しています。 MATLABでperfcurveを使用してROCカーブをプロットしたいと思います。得点はユークリッド距離なので、私は正しいのですか？おかげ Labels=[1 1 1 1 1 1 1 0 0 1]; scores=[18.5573 15.3364 16.8427 19.6381 16.4195 17.3226 18.9520 21.68
    matlab euclidean-distance roc identification speaker 2016-12-06

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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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    マルチラベル分類からのroc_curveは勾配を持っています

    私はAUCを計算し、私のテストセットから分類されたすべての要素のROC曲線をプロットするために、Kerasで書かれたマルチラベル分類器を持っています。 すべては、いくつかの要素は次のように傾斜を有するROC曲線を持っていることを除いて、罰金だ： 私はそのような場合にはスロープを解釈する方法がわかりません。それは、Aであるとして は、基本的には次のように私のワークフローが行く、私はKerasの事前訓
    python machine-learning scikit-learn keras roc 2017-01-07

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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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    ROCカーブが正しく見えない

    2クラスの問題に対して、ROCRパッケージを使用してROC曲線をプロットしました。私の理解によると、曲線は、少なくとも小規模なデータセットの場合は、ステップを変えるように見えるはずです。私の入力は実際には小さいですが、私が得る曲線は本質的に直線的なものです。それはPROCが曲線を通る線に合っているのか、それとも私が見逃している何か他のものなのでしょうか？ ここに入力はclick meであり、最後に
    r machine-learning data-mining roc 2016-11-25

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    ROCとのクロスバリデーション？

    コードを使用してクロス検証を実行し、ROCスコアを返します。あなたは順番にあなたの予測をランク付けすることができるかどう rf = RandomForestClassifier(n_estimators=1000,oob_score=True,class_weight = 'balanced') scores = cross_val_score (rf, X,np.ravel(y), cv=10
    python machine-learning cross-validation roc model-validation 2016-12-06

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    roc_auc_scoreの違いは？

    私はちょうどたいが、どのような roc_auc_score(y_test,results.predict(X_test)) と roc_auc_score(y_test,results.predict_proba(X_test)[:,1]) の違いはあるが、私は後者の方が、それぞれの試験観測のためにクラス0の確率を返してもroc_curveをプロットするには知っているpredict_pro
    python random-forest roc model-validation 2016-12-07

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    RMarkdownでROCでエコーを抑制できない

    コードチャンクでechoをFALSEに設定していても、rocコマンド（pROCパッケージ）のエコーを抑制できません。 rocコマンドは "call"と "data"行をpdfに出力します。誰も私がそれをオフにする方法を見つけるのを助けることができますか？ --- title: "ROC echo" output: pdf_document --- ```{r,echo=F,warning
    knitr r-markdown roc 2016-12-14

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    ROC結果の解釈

    私は分類にWKEAを使用しています。私は2つのアルゴリズムadaboostとRBFNetworkを使用しています。驚くべきことに、これらのアルゴリズムの両方が私のデータにうまく実行し、以下の結果を与えていない： Adaboost RBFNetwrok Precision : 0 0 Recall : 0 0 F1-score : 0
    classification weka roc 2016-12-30

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    Matlab関数perfcurveが誤ってROCをアサートするAUC = 1

    Matlabのperfcurve関数は、合理的なカットオフ値に対して2つのレコードが間違って分類された場合にAUC = 1をアサートします。 カットオフ0.5の混同行列で同じデータを実行した場合、精度は正当に1未満です。 MWEには私のフォールドのデータが含まれています。私は結果に完全精度未満の完全なaucを見たので、問題に気づいた。 私はMatlab 2016aとUbuntu 16.4 64bi
    matlab roc 2016-10-14
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