问题标签 [roc]

我想将逻辑回归中 ROC 的最佳截止点作为一个数字而不是两条交叉曲线。使用下面的代码，我可以获得显示最佳点的图，但在某些情况下，我只需要将该点作为可以用于其他计算的数字。以下是代码行：

谢谢

如果我错了，请纠正我：scikit-learn 的 roc_curve 返回的“阈值”应该是 [0,1] 中的数字数组。但是，它有时会给我一个第一个数字接近“2”的数组。这是一个错误还是我做错了什么？谢谢。

我正在尝试使用 caret 包中的 rfe 函数，但我无法使其适用于使用 ROC 指标的 gbm 模型。

我在那里发现了一些见解：

插入符号 rfe + 和 ROC 中的特征选择

http://www.cybaea.net/Blogs/Feature-selection-Using-the-caret-package.html

我以这段代码结束：

但我得到这个错误：

编辑

使用此代码：

我必须使用 train 函数，因为当我使用 gbmFuncs 时，我显然遇到了一些问题，因为 gbm.fit 需要一个数字目标变量，但 ROC 度量评估需要一个因素。

谢谢你的帮助。

我正在尝试使用 ROCR 包绘制来自不同模型的平均 ROC 曲线。我实际上使它起作用了，每条曲线都有不同的颜色。但是，在黑白打印中，我需要用不同的符号而不是颜色绘制不同的曲线。我尝试在情节中使用 type="o" 和 pch 选项。但是，我猜是因为 ROCR 性能为绘制准确的 roc 曲线创建了很多点，所以曲线看起来就像一条非常粗的实线——你无法分辨每条曲线使用哪个符号。

这是我使用的代码：

pred_our_update<-prediction(prob_our_update,label) perf_our_update<-performance(pred_our_update,"tpr","fpr") plot(perf_our_update,avg="vertical",spread.estimate="stderror",type="o", pch= 1，添加=真）

有谁知道如何解决这个问题？

I am trying to create an ROC plot for a neural net. I can't seem to get it to work. I get the error. I am using the packages nnet, and verification for the ROC curve.

zero-length 'labels' specified

The Code for the ROC is:

The Out sample code is:

dput code for the 30 obs is: newdata <- cleanDataFrame[2:10] set.seed(10) (newdata[sample(1:nrow(newdata), 30),])

The recession variable in this sample did not contain any 1's. I arbitrarily added a 1 to to the last observation to ensure the code works.

我一直在使用 LibSVM 分类器在 3 个不同的类之间进行分类 - 标记为 2、1、-1

我正在尝试使用 MATLAB 为使用 LibSVM 生成的一些数据生成 Roc 曲线图，但无法理解它需要运行的参数。

我假设：

标签是生成的标签向量，表明我的数据属于哪个类（我的包含 1、-1 和 2，大小为 60x1）

score 是由 LibSVM 创建的变量，称为“accuracy_score”（大小为 60x3）

但我不知道posclass是什么？

我也很想知道我的假设是否正确，如果不正确，为什么不呢？

plotroc.m给定一个用（见这里）绘制的 ROC 曲线：

1. 理论问题：如何选择要使用的最佳阈值？
2. 编程问题：如何诱导libsvm分类器使用选定的（最佳）阈值？

我正在尝试用java制作一个ROC程序。我的问题是，当我想标准化时（通过使用像素矩阵的方法来更改字母的大小）。我的字母以像素框为中心。我的代码不起作用。我找不到问题。

谢谢您的帮助。

嗨，我正在使用 R 库

以下代码使用 ffdf 大数据框生成逻辑回归模型并计算 ROC 曲线下的面积：

我收到以下错误：

感谢您对如何获得 AUC 的任何建议。

我尝试在 matlab 中绘制一个漂亮的 ROC 图，但我不知道如何使用函数。任何人都可以帮助我输入参数吗？我已经确定了 TP、FP、TN、FN --> TPR 和 FPR 是已知的。我不明白如何使用函数plotroc。