问题标签 [auc]
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classification - 从分类精度计算曲线下面积
我有一个任务：
使用朴素贝叶斯，我们在一些具有 2 个类的数据上构建了一个模型（模型返回 2 个概率——一个用于正类，一个用于负类）。我们计算了 ROC 曲线下面积 AUC = 0.8 和分类准确度 CA = 0.6，阈值设置为 0.5（如果某些示例的正类概率高于 0.5，我们预测该示例的正类，否则为负类）。然后我们发现，如果我们将阈值设置为 0.3，分类准确率变为 CA = 0.7。第二个阈值的 AUC 是多少？如果结果取决于初始数据，请提出所有可能性。
我该如何计算呢？
r - R 度量 auc() 错误消息
我正在尝试计算auc但有一个奇怪的问题。当我运行这个脚本时：
我得到：
当我再添加一行并运行时：
我得到：
知道这里发生了什么吗？
r - 计算不同起点和终点的曲线下面积
我想计算大数据框每一列的曲线下面积，其中每列的积分限制不同，并存储在不同的数据框（df2）中。特别是，df2 表示积分的起点和终点的位置。
我使用了 MESS 库中的函数 auc，以便从一列中计算 auc，但我已经为所有人进行了堆叠
谁能提供一些建议，告诉我如何做到这一点？还有另一个更适合我的问题的包吗？
先感谢您
r - 在 R 中积分曲线下的部分面积
我已经将高斯曲线拟合到以下数据，并且我想计算某些 x 值之间的曲线下面积（例如，从 x=6 到 x=18）。以下代码产生以下错误：“f(x, c(m, s, a, b)) 中的错误：未使用的参数 (c(m, s, a, b))”。另外，我有一些负值，需要从正值中减去负值区域，因为我对“净”值感兴趣。
c - 如何将时间数据标准化为其初始值？
我有每 3 秒采集一次的数据。最初，它们总是在较窄的基线范围内（即 100±10）开始，但在约 30 秒后，它们的值开始增加。
这是一个例子。
问题是对于每个实验，由于设备校准的变化，初始基线值可能从 y 轴的不同点（即 100、250、35）开始。
尽管在 30 秒左右的相对信号增强在不同实验中表现相同，但沿 y 轴可能存在偏移。
我的目的是测量这些曲线的 AUC。由于实验之间的偏移，它们不具有可比性，尽管它们在形状和增强率上可能相同。
因此，我需要对数据进行标准化，以便无论偏移量如何，它们都具有可比较的基线初始值。这可以设置为 0。
你能给我一些关于如何在 Matlab 上完成标准化的建议吗？
理想情况下，输出数据应该是相对信号增强的（相对于基线的百分比）。
例如，上面的基线值将徘徊在 0±10 左右（而不是原始原始值 ~139），并且随着增强，它们将增加到 ~65%（而不是原始原始值 ~230）。
样本数据：
r - 使用集成函数查找连续概率曲线下的区域 - 查找营销活动的完成百分比？
我正在尝试建立一个模型来预测直邮营销活动的响应。在下面的代码中，我能够使用先前活动的响应来创建平滑曲线（即连续概率）。现在，我需要找出这条曲线下每一天的总面积，这样我就知道某天广告系列的完成百分比。理论上使用积分函数，然后使用该函数找到区域之间的差异diff应该可以工作。例如，我将能够找到第 2 天后的曲线下面积并减去第 1 天后的曲线下面积。知道每天曲线下的额外面积将帮助我了解每天的完成百分比。问题是我想不出一种方法来整合这条 64 天的曲线，以便总密度总和为 1。
现在我需要一种方法来整合这条曲线，以在第 1 天、第 2 天、第 3 天……等之后找到曲线下的面积。在那之后，我应该能够diff找到第 2 天和第 1 天之间的差异，等等，我可以用它来找到每天之后的活动完成百分比。在我上面的代码中，我将曲线从 0 截断到 63。有没有办法使用它？例如，如果我只是这样做：diff(pweibull(0:63,0.70730466,13.79467490))我没有利用我已经将曲线从 0 截断到 63 的事实，因此密度不会增加到 1。
例如：
sum(diff(pweibull(0:63,0.70730466,13.79467490)))等于 0.94，这与以下内容相同：integrate(dweibull, 0, 63, shape = 0.70730466,scale = 13.79467490)
...但是这些并没有利用在第一个代码块中我已经将曲线截断到 63 天的事实。我只是想整合它，使曲线下面积的总和为 1？
谢谢
r - 将 AUC 0.8 的任意曲线添加到 ROC 图
我有一个使用 pROC 包创建的简单 ROC 图：
正如预期的那样，它工作正常，但我想添加一条“理想”形状的参考曲线，AUC 为 0.8 以进行比较（我的 ROC 图的 AUC 为 0.66）。
有什么想法吗？
澄清一下，我并不是要平滑我的 ROC 图，而是尝试添加代表 AUC 0.8 的参考曲线（类似于代表 AUC 0.5 的参考对角线）。
r - 如何在 R 中使用 pROC 或 ROCR 包从预测的类概率计算 ROC 曲线下的面积？
我使用插入符号库来计算二元分类问题的类概率和预测，使用 10 倍交叉验证和 5 次重复。
现在我有TRUE（每个数据点的观察值）值、PREDICTED（通过算法）值、0 类概率和1 类概率，算法使用这些概率来预测类标签。
现在我如何roc使用ROCR或者pROC库创建一个对象然后计算auc值？
假设我将所有这些值都存储在数据框中predictions。例如predictions$pred和predictions$obs分别是预测值和真实值，依此类推...
matlab - Matlab Simbiology 如何计算药代动力学 (PK) 非隔室 (NCA) 曲线下面积 (AUC)？
我似乎无法在 SimBiology 的文档中找到我的问题的答案。
有谁知道Matlab如何计算非隔间AUC？它是否使用线性/对数线性梯形规则？它用多少点将曲线外推到无穷大？它使用对数扩展还是线性扩展？
非常感谢！
python - Scikit-learn：roc_auc_score
我正在使用 scikit-learn 中的 roc_auc_score 函数来评估我的模型性能。但是，无论我使用 predict() 还是 predict_proba()，我都会得到不同的值
请问可以提供建议吗？
提前致谢