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R：使用RORR绘制多条不同颜色的ROC曲线

以下代码摘自@adibender对“一条曲线图中的多条ROC曲线”的回答。代码部分来自？plot.Performance。 library(ROCR) data(ROCR.simple) preds ..

发布时间：2022-05-23 15:08:40 r plot machine-learning data-mining roc AI人工智能

如何修复ValueError：不支持多类格式

这是我的代码，我试图计算ROC分数，但我遇到了ValueError的问题：不支持多类格式。我已经在找科学工具包学习了，但它没有帮助。最后，我仍然有ValueError：不支持多类格式。 这是我的代码 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import BaggingClassifier ..

发布时间：2022-04-05 19:56:12 python scikit-learn spyder roc Python

使用交叉验证 (CV) 计算 scikit-learn 多类 ROC 曲线

我想用 ROC 曲线评估我的分类模型.我正在努力为交叉验证的数据集计算多类 ROC 曲线.由于交叉验证，训练集和测试集没有划分.在下面，您可以看到我已经尝试过的代码. scaler = StandardScaler(with_mean=False)编码 = 标签编码器()y = enc.fit_transform(标签)vec = DictVectorizer()feat_sel = Sele ..

发布时间：2022-01-13 18:32:01 python machine-learning attributes scikit-learn roc AI人工智能

如何在 Python 中绘制 ROC 曲线

我正在尝试绘制 ROC 曲线以评估我使用逻辑回归包在 Python 中开发的预测模型的准确性.我已经计算了真阳性率和假阳性率；但是，我无法弄清楚如何使用 matplotlib 正确绘制这些图并计算 AUC 值.我怎么能这样做? 解决方案 这里有两种方法你可以尝试，假设你的 model 是一个 sklearn 预测器: 导入 sklearn.metrics 作为指标# 计算分类的所有阈值的 ..

发布时间：2021-12-21 09:18:53 python matplotlib plot statistics roc Python

Cross_val_score 不适用于 roc_auc 和 multiclass

我想做什么: 我希望在多类问题上使用 roc_auc 计算 cross_val_score 我尝试做的事情: 这是使用 iris 数据集制作的可重现示例. from sklearn.datasets import load_iris从 sklearn.preprocessing 导入 OneHotEncoder从 sklearn.model_selection 导入 cross ..

发布时间：2021-12-14 09:35:39 python machine-learning scikit-learn cross-validation roc AI人工智能

R 中的 SVM:“预测器必须是数字或有序的."

我是 R 新手，遇到了这个问题:我想比较两种预测技术(支持向量机和神经网络)将它们应用于某些数据，我想比较它们的性能.为此，我使用 ROC 曲线.该代码应该计算 ROC 曲线下的面积，但它不起作用.神经网络代码工作正常，但是当 SVM 部分执行时出现此错误: > aucs roc.default(response, predictor, auc = TRUE, ...) 中的错误:预测变量 ..

发布时间：2021-09-01 19:26:45 r svm roc proc-r-package 其他开发

如何二值化 RandomForest 以在 python 中绘制 ROC?

我有 21 节课.我正在使用随机森林.我想绘制 ROC 曲线，所以我检查了 scikit ROC 与 SVM 该示例使用 SVM.SVM 具有参数，如:概率和决策函数形状，而 RF 没有. 那么我怎样才能对 RandomForest 进行二值化并绘制 ROC? 谢谢 编辑 创建虚假数据.所以有 20 个特征和 21 个类(每个类 3 个样本). df = pd.Da ..

发布时间：2021-07-16 20:15:50 python-3.x scikit-learn random-forest roc 其他开发

绘制多个类的 ROC 曲线

我正在关注此链接上为多个类绘制 ROC 曲线的文档:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html 我特别对这条线感到困惑: y_score =classifier.fit(X_train, y_train).decision_function(X_test) 我已经看到在其他示 ..

发布时间：2021-07-16 20:06:05 python scikit-learn roc multiclass-classification Python

Scikit - 如何定义绘制 roc 曲线的阈值

我有一个提升树模型以及测试数据集的概率和分类.我正在尝试绘制相同的 roc_curve.但我无法弄清楚如何在 scikit learn 中为 roc 曲线定义阈值/alpha. from sklearn.metrics import precision_recall_curve,roc_curve,auc,average_precision_scorefpr = dict()tpr = dict ..

发布时间：2021-07-16 20:03:25 python scikit-learn roc Python

如何绘制多类分类器的精度和召回率?

我正在使用 scikit learn，我想绘制精度和召回曲线.我使用的分类器是 RandomForestClassifier.scikit learn 文档中的所有资源都使用二进制分类.另外，我可以为多类绘制 ROC 曲线吗? 另外，我只找到了多标签的 SVM，它有一个 decision_function 而 RandomForest 没有 解决方案 来自 scikit-learn ..

发布时间：2021-07-16 20:00:31 python matplotlib scikit-learn roc precision-recall Python

scikit-learn - 具有置信区间的 ROC 曲线

我可以使用 scikit-learn 获得 ROC 曲线fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_true,y_pred, pos_label=1)，其中 y_true 是基于我的黄金标准的值列表(即，0 表示否定，1 表示肯定)，y_pred 是相应的分数列表(例如，0.053497243、0.008521122、0.022781548、0.10188 ..

发布时间：2021-07-16 19:59:05 python scikit-learn confidence-interval roc Python

ValueError: 数据不是二进制的并且未指定 pos_label

我正在尝试计算 roc_auc_score，但出现以下错误. "ValueError: Data is not binary and pos_label is not specified" 我的代码片段如下: 将 numpy 导入为 np从 sklearn.metrics 导入 roc_auc_scorey_scores=np.array([ 0.63, 0.53, 0.36, 0.02, ..

发布时间：2021-07-16 19:56:20 python scikit-learn roc Python

二元向量作为 roc_curve 的 y_score 参数

sklearn roc_curve docstring 指出: "y_score : 数组，形状 = [n_samples]目标分数可以是正类的概率估计、置信度值或二元决策." 在什么情况下将 y_score 设置为二元向量(“二元决策")是有意义的?难道这不会导致 ROC 曲线上有一个点，这与该点相悖吗? 解决方案 如果您使用的分类器不输出概率分数(例如 svm.SVC 没有 ..

发布时间：2021-07-16 19:56:05 scikit-learn roc 其他开发

用于多类分类的 ROC

我正在做不同的文本分类实验.现在我需要计算每个任务的 AUC-ROC.对于二进制分类，我已经使用以下代码使其工作: scaler = StandardScaler(with_mean=False)enc = LabelEncoder()y = enc.fit_transform(标签)feat_sel = SelectKBest(mutual_info_classif, k=200)clf = ..

发布时间：2021-07-16 19:50:18 python scikit-learn text-classification roc multiclass-classification Python

使用 Caret 包的测试集的 ROC 曲线

我正在尝试从测试集上的插入符号中获取最佳模型的 ROC 曲线.我遇到了 MLeval 包，它似乎很方便(输出非常全面，使用几行代码提供了所有需要的带有图形的指标).一个很好的例子在这里:https://stackoverflow.com/a/59134729/12875646 我正在尝试下面的代码，并且能够获得训练集所需的指标/图表，但在我尝试处理测试集时不断出错. 库(插入符号)图书馆( ..

发布时间：2021-07-03 18:37:07 r r-caret roc 其他开发

从 R 中的交叉验证(训练)数据绘制 ROC 曲线

我想知道是否有办法根据 caret 包生成的 SVM-RFE 模型的交叉验证数据绘制平均 ROC 曲线. 我的结果是: 递归特征选择外重采样方法:Cross-Validated(10折，重复5次)子集大小的重采样性能:变量 ROC Sens Spec Accuracy Kappa ROCSD SensSD SpecSD AccuracySD KappaSD Selected1 0.6911 ..

发布时间：2021-07-03 18:34:33 r r-caret roc auc 其他开发

使用 ROCR 和 pROC (R) 计算平均 AUC 的差异

我正在处理使用 caret 包生成的 SVM-RFE 模型的交叉验证数据(10 倍重复 5 次).我知道在计算指标时 caret 包与 pROC 包一起工作，但我需要使用 ROCR 包以获得平均 ROC.但是，我注意到使用每个包时平均 AUC 值并不相同，所以我不确定是否应该模糊地使用这两个包. 我用来证明的代码是: predictions_NG3 结果略有不同: auc_mean_ ..

发布时间：2021-07-03 18:33:52 r r-caret roc auc proc-r-package 其他开发

插入符号中训练数据的 ROC 曲线

使用R包caret，如何根据train()函数的交叉验证结果生成ROC曲线? 比如说，我执行以下操作: 数据(声纳)ctrl ..

发布时间：2021-07-03 18:32:36 r r-caret roc 其他开发

评分“roc_auc"值不适用于 gridsearchCV 应用 RandomForestclassifer

使用 gridsearchCV 执行此操作时，我不断收到此错误，评分值为 'roc_auc'('f1', 'precision','recall' 工作正常) # 构建管道管道 = 管道([('reduce_dim',PCA()),('rf',RandomForestClassifier(min_samples_leaf=5,random_state=123))])N_FEATURES_OPTI ..

发布时间：2021-07-02 20:08:03 scikit-learn random-forest metrics roc auc 其他开发

sklearn RandomForestClassifier 与 auc 方法中 ROC-AUC 分数的差异

我分别从 sklearn 的 RandomForestClassifier 和 roc_curve、auc 方法接收到不同的 ROC-AUC 分数. 以下代码使我获得了 0.878 的 ROC-AUC(即 gs.best_score_): def train_model(mod = None, params = None, features = None,结果 = ...结果数组...，度 ..

发布时间：2021-07-02 20:08:00 scikit-learn random-forest roc auc 其他开发