auc

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    Tensorflow에서 roc_curve 및 혼란 행렬을 얻으려고합니다. sklearn.metrics 함수를 사용했는데 오류가 발생했습니다. 내 코드는 다음과 같습니다 : sklearn.metrics에서 이 roc_curve 가져 n_inputs = x_train.shape[1] n_hidden1 = 500 n_hidden2 = 200 n_output

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    나는 여러 클래스 분류를 위해 조정 된 임의의 포리스트 모델을 구축 중입니다. 다음 결과를 얻었습니다 교육 정확도 (AUC) : 0.9921996 테스트 정확도 (AUC) : 0.992237664 이 웹 사이트에서 이와 관련된 질문을 보았습니다. 일반적인 대답은 데이터 집합이 작아야한다는 것입니다. 모델은 운이 있어요하지만 내 경우에 나는 약 300K 훈련

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    나는 randomForest에서 훈련 집합의 AUC를 계산하는 데 두 가지 방법을 사용했지만 매우 다른 결과를 얻습니다. rfmodel <- randomForest(y~., data=train, importance=TRUE, ntree=1000) 방법 1 기차 세트의 AUC를 계산하는 : 기차 세트의 AUC를 계산 `rf_p_train <- predic

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    종양 대 법선을 예측하는 분자 집합에 대해 로지스틱 회귀 모델을 실행 한 후 다음과 같은 예측을했습니다. Predicted class T N T 29 5 Actual class N 993 912 내가 예측> 0 (양수)로 예측 < 0 (음수)에서부터 스코어들의리스트를 가지고있다

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    다음 슬라이드는 현재 link입니다. 슬라이드 121/128에 있으며 AUC를 복제하는 방법을 알고 싶습니다. 저자는 그렇게하는 방법을 설명하지 않았습니다 (슬라이드 124에서도 동일). 두 번째로 슬라이드 125에서 다음 코드가 생성됩니다. bestRound = which.max(as.matrix(cv.res)[,3]-as.matrix(cv.res)[,4

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    현재 비정상 탐지 알고리즘을 연구 중입니다. 나는 AUC 값에 기초한 감독되지 않은 이형 알고리즘을 비교하는 논문을 읽었습니다. 예를 들어 나는 타원 봉투와 격리 숲에서 이형 점수와 이형 클래스를 가지고 있습니다. AUC 값을 기반으로이 두 알고리즘을 어떻게 비교할 수 있습니까? 저는 파이썬 코드 예제를 찾고 있습니다. 감사합니다.

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    저는 sci-kit에서 MLPClassifier 모델을 배우고 있습니다. 모델을 채점하기 위해 roc_auc과 함께 gridSearchCV를 사용했습니다. 평균 열차와 시험 점수는 약 0.76이며 나쁘지 않습니다. cv_results_의 출력은 다음과 같습니다 Train set AUC: 0.553465272412 Grid best score (AUC):

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    mlr 패키지에서 multiclass.au1p 측정 값을 사용하려고합니다. 측정 multiclass.au1p가 필요 가 될 유형을 예측 : 'PROB'그것은 나에게 재미 오류가 없다는 오류를 (X는 [[I]], ...) 준! 나는 다음 prob는 할 유형을 예측 설정하려고 할 때 은 내가 setPredictType.Learner (학습자, predict.t

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    나는 Spark에 로지스틱 회귀 모델을 가지고 있습니다. 출력 벡터에서 label = 1의 확률을 추출하고 areaUnderROC를 계산하고 싶습니다. val assembler = new VectorAssembler() .setInputCols(Array("A","B","C","D","E"))--for example .setOutputCol("featu

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    저는 현재 26 개의 영문 알파벳 중 문자를 예측하기 위해 muti-class 예측 모델을 만들려고합니다. 현재 ANN, SVM, Ensemble 및 nB를 사용하여 몇 가지 모델을 만들었습니다. 그러나 나는이 모델들의 정확성을 평가하는데 집착하고있다. 혼란 행렬이 알파벳 적으로 참과 거짓 예측을 보여 주지만 각 모델의 전반적인 정확도 만 얻을 수 있습니다