roc

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    rocのニューラルネットワーク：Rのニューラルネットワーク

    Rのニューラルネットワークを使って、144の独立変数を持つ車の価格を予測したい。 私のコードの下に。最後の2行：AUCとプロットを除いて、すべて正常に動作します。 ROC（predNN、yTEST）で エラー：ROC曲線下面積を計算する ない十分な明確な予測 これは私が得たエラーです。 私は既に従属変数を係数として計算しましたが、このエラーは残ります。 この問題を解決するにはどうすればよいですか？
    r neural-network roc 2016-07-03

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    ROCRパッケージ...何が得られないのですか？

    RのROCRパッケージを使用して簡単なケースをテストしています。基本的に、ここに私のコードです。私は真の値のセットを持っており、それぞれの値に対して予測があり、予測が| 2 |真の値、およびそれ以外の場合は0、このようなの： ID<- c(1,2,3,4,5) preds<-c(6,3,2,1,4) truevals<- c(8,4,2,1,7) df<-data.f
    r roc 2016-05-17

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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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    ggplot2：ROCプロットのscale_x_reverseの使用

    ggplot2のpRocパッケージのplot.roc機能からROC曲線を再現しようとしました。 library(mlbench) library(caret) data(Sonar) set.seed(998) fitControl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, rep
    r ggplot2 roc 2016-05-25

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    ROCRパッケージのカットオフ値が1より大きい色付きROC曲線

    ROCRパッケージを使用して、色付きのroc曲線をプロットしました。カーブ自体には問題はなく、うまく見えますが、パレットはカットオフポイントが1より大きいことを示しています。これは、これらが確率であり、0から1の範囲である必要があるためです。私は自分のデータセットを数回確認しましたが、私のデータセットには何も問題はありません。 予測値とそれに対応するラベルとともにコードを示します。 here is
    r plot classification roc palette 2016-05-31

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    ROC曲線のX軸ラベルを変更する

    ロジスティック回帰を実行し、RにROC曲線をプロットしました。x軸ラベルとy軸ラベルを変更したいのですが、問題があります。私は以前の軸を抑制することができましたが、私が作成した新しい軸を表示することはできません。以下に示すように、y軸（左）を0〜100の範囲で20ずつ増やしたいと思います。私は明らかに間違っていますが、どういうことがわかりません。あなたの助けに感謝します。 plot(roc.val
    r roc 2016-06-16

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    Python、Roc曲線とggplot？

    私はroc曲線と対応するaucを表示するチュートリアルに従った。私はggplotライブラリを一度も使用していないので、どこにエラーがあるのか​​理解できません。ここでは以下のコード： from sklearn import metrics import pandas as pd from ggplot import * preds = clf.predict_pro
    python-2.7 roc python-ggplot auc sklearn-pandas 2016-07-04

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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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    ROC曲線を作成しようとすると予測機能にエラーが発生するR

    UCIリポジトリにあるIndian Liver Patientsデータセットで分類を実行した後にROC曲線を実装しようとしています。エラーを取得する。以下はRのコードの後に​​エラーが続き、データセットの先頭のdputが続きます。 コード library(ROCR) library(ggplot2) Data<-read.csv("C:/Users/Dell/Desktop/Codes and
    r prediction curve roc 2016-06-01

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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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