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计算R中的Gini和AUC，结果取决于变量的数量
我试图找到R函数来计算基尼系数和R中的AUC . 我找到了包 ROCR 和 MLmetrics . 通常你可以在AUC和Gini之间切换 基尼= 2 AUC -1 在下面的例子中，对于2个exaplantory变量的情况，这是正确的，但对于仅一个变量的情况则不是这样 . 这是包装中的缺陷吗？ library(ROCR) library(MLmetrics) data(cars) ## 2 ex... -
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ROC曲线是凸的
我正在使用逻辑回归与一个多类分类器'sub_grade'进行默认频率的ROC图（和AUC计算） . 假设lcd是包含初始数据的数据帧 . Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X,y,test_size=0.50,random_state=123) # Assign only sub_grade as a feature, Defaul... -
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如何根据分类树概率绘制ROC曲线
我试图用分类树概率绘制ROC曲线 . 但是，当我绘制曲线时，它不存在 . 我试图绘制ROC曲线，然后从曲线下面的区域找到AUC值 . 有谁知道如何解决这一问题？谢谢你，如果可以的话 . 二进制列表Risk代表风险错误分类，我认为这是我的标签 . 我应该在我的代码中的不同点应用ROC曲线方程吗？ 这是数据框： library(ROCR) data(Risk.table) pred =... -
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奇怪的ROC曲线预测
我有一个来自svm模型的以下预测（prediction_svm_linear），我想用R中的pROC包绘制ROC曲线 . 我得到AUC 100％，这是不可能的，因为基于混淆矩阵我没有完美的预测 . 显然我遗漏了一些东西，可能我不完全理解ROC曲线是如何工作的，你能不能向我解释为什么会发生这种情况？ Confusion Matrix and Statistics Reference P... -
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从R中的交叉验证（训练）数据绘制ROC曲线
我想知道是否有一种方法可以根据使用 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： Recursive feature selection Outer resampling method: Cross-Validated (10 fold, repeated 5 times) Resampling performance over subset si... -
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R得到AUC并同时绘制多条ROC曲线
我已经尝试了两种方法来绘制ROC曲线并获得每条ROC曲线的AUC . Method 1 - 第一种方法很简单 but I don't know how to plot multiple ROC curves together . 我只是使用 roc.curve(hacide.test$cls, pred_rose[,2]) ，输出将显示ROC曲线并给出AUC . Method 2 我现在可以... -
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绘制多条ROC曲线的平均ROC曲线，R
我有一个100个样本的数据集，每个样本有195个突变及其相应的已知临床意义（“RealClass”）和根据某些预测工具预测的值（“PredictionValues”） 对于演示，这是一个随机数据集，其结构与我的数据集相同： predictions_100_samples<-as.data.frame(matrix(nrow=19500,ncol=3)) colnames(prediction... -
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SAS Roc曲线和AUC
我努力绘制一条roc曲线并计算sas中的AUC . 我发现所有SAS示例都使用逻辑回归的输出绘制了roc曲线 . 我的问题是我有预测的概率和结果（零和一） . 这些是在另一个程序中完成的 . 我的数据如下所示： 得分=概率结果0.8 1 0.78 1 0.65 0 0.63 1 0.5 1 0.4 0 0.3 0 0.21 0 0.2 0 如何在不制作丑陋的宏的情况下制作roc曲线并在SAS中计算... -
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来自插入符号中训练数据的ROC曲线
使用R包插入符号，如何根据train（）函数的交叉验证结果生成ROC曲线？ 说，我做以下事情： data(Sonar) ctrl <- trainControl(method="cv", summaryFunction=twoClassSummary, classProbs=T) rfFit <- train(Class ~ ., data=Sonar,... -
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glmnet＆caret：ROC，敏感度，训练模型的特异性
我想使用GLMNET来拟合二项Logistic回归模型 . 我可以直接使用插入符号或glmnet-package . 让我们以数据（BinomialExample）为例来执行以下代码： #rm(list = ls(all.names = TRUE)) library(glmnet) library(caret) data(BinomialExample) y[y==0] = "... -
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使用ROCR包的R中的ROC曲线
有人可以解释一下如何用ROCR绘制ROC曲线 . 我知道我应该先跑： prediction(predictions, labels, label.ordering = NULL) 然后： performance(prediction.obj, measure, x.measure="cutoff", ...) 我不清楚预测和标签是什么意思 . 我创建了一个带有ctree和c... -
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ROCR包 - 除逻辑回归之外的分类算法
我指的是this链接，它解释了ROCR包用于绘制ROC曲线和其他相关精度测量指标的用法 . 作者在开始时提到了逻辑回归，但这些函数（预测，ROCR的性能）是否适用于其他分类算法，如SVM，决策树等？ 我尝试使用带有SVM模型结果的prediction（）函数，但尽管参数类型和维度相同，但它仍然抛出了格式错误 . 此外，我不确定如果我们尝试为这些算法提供ROC曲线，我们会得到一个类似于我们通常使用逻... -
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如何在R中绘制Logistic回归（LASSO）的ROC曲线？
我将逻辑回归模型拟合到R中的训练数据集，更具体地说是具有L1惩罚的LASSO回归 . 我使用了 glmnet 包 . 模型的代码如下所示 . t1 <- Sys.time() glmnet_classifier <- cv.glmnet(x = dtm_train_tfidf, y = tweets_train[['sentimen... -
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Caret ref gbm ROC
我正在尝试使用来自插入包的rfe函数，但我不能使用ROC指标使其适用于gbm模型 . 我在那里找到了一些见解： Feature Selection in caret rfe + sum with ROC http://www.cybaea.net/Blogs/Feature-selection-Using-the-caret-package.html 我结束了这段代码： gbmFuncs <... -
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train（），插入符号包中的ROC度量
df 在列车和测试数据帧中被分割 . 列车数据框在训练和测试数据框架中分开 . 因变量 Y 是二进制（因子），值为0和1.我试图用这个代码预测概率（神经网络，插入符号包）： library(caret) model_nn <- train( Y ~ ., training, method = "nnet", metric="ROC", ... -
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在R中使用插入符训练后如何计算ROC下的ROC和AUC？
我使用了 caret package的 train 函数和10倍交叉验证 . 通过在 trControl 中设置 classProbs = TRUE ，我也有预测类的类概率，如下所示： myTrainingControl <- trainControl(method = "cv", number = 10, ... -
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了解如何绘制ROC曲线
假设我已将模型的分类结果格式化如下： actual.class score.actual.class A 1 A 1 A 0.6 A 0.1 B 0.5 B 0.3 . . . . 1 - 如果我理解得好，ROC曲线绘制... -
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来自插入物R包中的列车/测试装置的ROC曲线
我正在绘制一个模型的ROC曲线，该模型使用由插入符R包创建的测试/训练集 . 我或者要么没有输入正确的数据来绘制或遗漏了关于我的测试/训练集的创建 . 有见识吗？ *编辑正确答案 library(caret) library(mlbench) set.seed(506) data(whas) inTrain <- createDataPartition(y = whas$bin.frail,... -
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来自多标签分类的roc_curve具有斜率
我有一个用Keras编写的多标签分类器，我想从中计算AUC并绘制从我的测试集中分类的每个元素的ROC曲线 . 一切似乎都很好，除了一些元素的roc曲线具有如下斜率： 在这种情况下，我不知道如何解释斜率 . 基本上我的工作流程如下，我有一个预训练的 model ，Keras的实例，我有 X 和二值化标签 y ， y 中的每个元素都是一个长度为1000的数组，因为它是一个多标签分类问题 y 中的元... -
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R：使用频率表进行逻辑回归，找不到正确的Pearson Chi Square统计量
我对以下数据框实现了逻辑回归，得到了一个合理的（与使用STATA相同）结果 . 但是我从R得到的Pearson卡方和自由度与STATA非常不同，后者反过来给了我一个非常小的p值 . 而且我无法将该区域置于ROC曲线下 . 任何人都可以帮我找出为什么residual（）不能用于带有先验权重的glm（），以及如何处理ROC曲线下的面积？ Following is my code and output.... -
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在sklearn中使用交叉验证和AUC-ROC作为逻辑回归模型
我正在使用 sklearn 包来构建逻辑回归模型，然后对其进行评估 . 具体来说，我想使用交叉验证，但无法通过 cross_val_score 函数找出正确的方法 . 根据documentation和我看到的一些examples，我需要传递函数模型，特征，结果和评分方法 . 但是，AUC在这里没有采取正确的方法吗？这个函数有 'roc_auc' 作为一种可能的评分方法，所以我和它兼容，我只是不确定... -
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获得线性SVC的完美ROC-AUC分数
我正在为我的情绪分析模型评估不同的分类器 . 我正在查看所有可用的指标，虽然大多数达到类似的精确度，召回率，F1分数和ROC-AUC分数，但线性SVM似乎得到了 perfect ROC-AUC分数 . 请看下面的图表： 缩写：MNB =多项式朴素贝叶斯，SGD =随机梯度下降，LR = Logistic回归，LSVC =线性支持向量分类 以下是LSVC的其余性能指标，它们与其他分类器非常相似：... -
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无法从Naive Bayes分类器生成ROC-AUC曲线
我试图使用从某些变量派生的特征来预测种族 . 从我之前的问题How to interpret this triangular shape ROC AUC curve?，我学会了使用decision_function或predict_proba而不是实际预测来拟合ROC曲线 . 我可以使用以下代码使用SVM分类器生成ROC-AUC图 # coding=utf-8 import pandas as p... -
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在python中计算roc曲线的二元分类器的TPR和FPR
我试图计算真阳性率和假阳性率，然后手动绘制roc曲线，因为我想检查我从sklearn.metrics roc_curve函数得到的roc曲线 . 但是fpr（在x轴上）与tpr（在y轴上）的roc曲线我得到的似乎是轴已经互换了 . 我正在做一个梯度下降二元分类器，有两个正面和负面的标签 . tpr，fpr计算的tensorflow代码的相关部分如下： prediction=tf.nn.softm... -
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glmnet lasso ROC排行榜
我在 glmnet （实现套索回归）中使用了k-fold交叉验证，但我不能从中得到ROC图表 . library(glmnet) glm_net <- cv.glmnet(dev_x_matrix,dev_y_vector,family="binomial",type.measure="class") phat <- predict(glm_ne... -
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使用插入包训练随机森林
我想使用我的训练数据来训练随机森林模型，但是发生了一些错误 . 错误消息如下： Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : At least one of the class levels is not a valid R variable name; This will cause errors when class probabiliti... -
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用两个变量（因子）的R绘制roc曲线：预测与实际
我在我的数据中有两列，每列都有二进制结果“是”，“否” . 一个是预测（var_pred），另一个是现实（var_real） . 我已经用插入符号执行confussionMatrix并具有敏感性，特异性和AUC，但我需要绘制ROC曲线 . 有任何想法吗？ -
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绘制ROC曲线并在特定截止信息下计算R中的AUC
给出这样的数据：SN =灵敏度; SP =特异性 Cutpoint SN 1-SP 1 0.5 0.1 2 0.7 0.2 3 0.9 0.6 如何绘制ROC曲线并计算AUC . 并比较两种不同ROC曲线之间的AUC . 在诸如pROC或ROCR的大多数包中，数据的输入与上面所示的不... -
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将AUC 0.8的任意曲线添加到ROC图中
我有一个简单的ROC图，我正在使用pROC包创建： plot.roc(response, predictor) 它正如预期的那样工作正常，但我想添加一个“理想”形状的参考曲线与AUC 0.8进行比较（我的ROC图的AUC是0.66） . 有什么想法吗？ 为了澄清，我并没有试图平滑我的ROC图，而是试图添加一个代表AUC 0.8的参考曲线（类似于代表AUC 0.5的参考对角线） . -
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离散预测的ROC曲线
我有一个分类器，可以预测二进制类数据集的概率和类 . 我想将它与另一个预测器进行比较，该预测器仅为每种情况输出二进制类 . 我获得了性能分数，但现在我需要显示ROC曲线的差异 . 我可以用R中的ROCR和pROC这样的包来绘制连续预测（概率）的ROC曲线 . 由于第二个预测器只输出二进制类，我四处寻找可以用来绘制离散预测的ROC曲线的东西（二进制） . 我在python中找到了一些脚本plotr...