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如何摆脱“案例和控件必须是数字或有序的”。使用pROC包装吗?
我正在尝试改编过去用于生成非常相似的数据的ROC曲线的代码,但是会生成一个新的错误消息,即使其 -
roc_curve指标中的阈值大于1是否合适?
从<code>Train_features</code>预测每个选定样本的类分配概率: <pre><code>probs = classifier.predict_proba(Train_featur -
为什么要在roc_auc_score()中预测目标标签的概率,而在python scikit-learn中对average_precision_score()的概率进行倒置?
我是sklearn的<code>roc_auc_score</code>和<code>average_precision_score</code>的新手。但是我需要将它们与其他性能指 -
是否有任何代码可以在ROC中添加标准错误行以使用R最大化?
我正在用R中的maxent来预测两种气候变化情景下某个物种的分布。我使用一个简单的代码来了解ROC / AUC, -
当我从“随机森林”得出的混淆矩阵显示该模型不能很好地预测疾病时,为什么我的ROC图和AUC值看起来不错?
我正在使用R中的randomForest软件包创建一个模型,将病例分类为疾病(1)或无疾病(0): <pre><code>cla -
我正在做一个项目,但我无法理解如何提取绘制AUC曲线的概率
这是基于Bianchi和Piva通过块粒度分析对图像伪造进行定位的项目。 这是代码和jpeg工具箱的github链接:<a h -
在python pyod中获得ROC曲线下的面积?
我有5,000个观测值的数据。我将数据集分为两个部分:变量(<code>X_train</code>)和标记目标(<code>y_train</c -
使用R中的trapz函数对每个ID的每个mmol / dl计算AUC?我也不想为每增加1.by就计算AUC
<strong>强文本</strong>#计算每个ID的AUC <h1>为CONC> 12计算每个ID的AUC?</h1> sapply(split(data.f,data. -
计算不同葡萄糖间隔的AUC
<h1>我需要计算每个ID以及不同葡萄糖水平下的AUC,例如,conc> 12,conc> 15 </h1> 我的编程语言是R。 <pre -
Python,如何在带有Keras的Python中的网格搜索超参数中使用曲线下面积(AUC)度量?
我正在解决二进制分类问题。 “准确性”不是二进制分类的准确指标。因此,我打算在Keras网格搜索超 -
为什么应用分层K折交叉验证后准确性和AUC会完全相同
我是机器学习和二进制分类的新手,在这种分类中,精度和AUC完全相同,我不确定这是否可行或有任何 -
交叉熵上升而AUC上升(火炬)
我有一个前馈神经网络和一个二进制分类问题。 将损失函数定义为 <pre class="lang-py prettyprint-ove -
为什么我在多个模型中都获得了很好的准确性,但ROC AUC却很低?
我的数据集大小为42542 x 14,我正在尝试构建不同的模型,例如逻辑回归,KNN,RF,决策树,并比较精度 -
R中的AUC,编码初学者
我正在进行逻辑回归。在下面,您可以看到一些代码和收到的警告消息。我在这里看到过类似的问题, -
ROC曲线和精度召回曲线
ROC曲线的基本假设是什么? ROC曲线的哪一部分对PR曲线的影响更大? <a href="https://i.stack.im -
如何使用scikit-learn绘制多类的roc曲线?
我正在使用NSLKDD数据集,并且已经使用了随机森林分类器。除类标签外,所有数据均为二进制。我在下 -
如何获得此代码的auc度量和平均置信度?
我正在为此<a href="https://github.com/tensorflow/cleverhans/blob/master/cleverhans/utils_tf.py" rel="nofollow noreferrer">code</a> -
具有交叉验证错误的接收器工作特性(ROC)
使用此处提供的代码示例 <a href="https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc_crossval.html" -
如何计算此代码的roc指标?
我正在尝试获取此代码的auc roc和平均信心。但我不知道应该使用哪个代码来计算AUC指标。分批吗?然后 -
如何确定roc_auc_score中的肯定等级?
我想使用<code>roc_auc_score</code>来评估分类器的性能,但是我不确定要使用什么合适的参数。 这是文 -
sklearn roc_auc_score与multi_class ==“ ovr”应该没有平均可用
我正在尝试使用sklearn的<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html#sklearn.metr -
如何在R中的KDE使用密度(UD)估计中使用精确调用?
我正在使用adehabitatHR软件包为UTM空间点生成KDE,并且我想为estUD对象生成精确的查全率和AUC(ROC)值。这 -
建立具有特定置信区间宽度的AUC所需的样本量(power.roc.test()不适用?)
我相信R中pROC软件包中的power.roc.test()仅用于评估您的AUC是否明显不同于0.5,这不是我感兴趣的。 < -
如何在TensorFlow中创建多个自定义AUC指标(每个输出一个)?
在TensorFlow 2.0中,存在类<a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/metrics/AUC" rel="nofollow noreferrer"><code -
验证AUC上升,但交叉熵也上升
因此,我有一个使用交叉熵(CE)作为损失函数的神经网络,它是一种二进制分类。 我将AUC用作验证指 -
结果不同roc_auc_score和plot_roc_curve
我正在训练<code>RandomForestClassifier</code>(sklearn)来预测信用卡欺诈。然后,当我测试模型并检查rocauc得 -
使用sklearn roc_auc_score评估链接预测
我是链接预测问题的新手,并且正在社交媒体中进行链接预测项目。从以前的文献中,我们知道曲线下 -
计算roc_curve阈值以进行二进制分类
该问题与以下链接中提到的问题类似,请仔细阅读以供参考。 <a href="https://stackoverflow.com/questions/2 -
并行比较多个AUC(R)
我正在使用r中的pROC软件包来计算和比较多个测试的AUC,以查看哪个测试最能区分患者和对照组。但是, -
基于F1分数(在阈值= 0.5时计算)选择模型是否等同于基于精确召回曲线下的面积选择模型?
<a href="https://neptune.ai/blog/f1-score-accuracy-roc-auc-pr-auc" rel="nofollow noreferrer">https://neptune.ai/blog/f1-score-accuracy-r