proc-r-package

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R (pROC 패키지)에서 여러 클래스 ROC 분석을 처리하는 방법은 무엇입니까? 나는 R (PROC 패키지)에 multiclass.roc 기능을 사용하면

는, 예를 들어, 내가 임의 숲으로 데이터 세트를 훈련, 여기 내 코드입니다 : # randomForest & pROC packages should be installed: # install.packages(c('randomForest', 'pROC')) data(iris) library(randomForest) library(pROC) set.s

r data-mining random-forest roc proc-r-package 2013-12-11

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pROC ROC 곡선은 빈 공간을 제거합니다.

pRoC로 ROC 커브를 그려야합니다. 그러나 x 축의 양쪽에 여분의 빈 공간이 있는데 xlim로 제거 할 수 없습니다. 일부 예제 코드 : library(pROC) n = c(4, 3, 5) b = c(TRUE, FALSE, TRUE) df = data.frame(n, b) rocobj <- plot.roc(df$b, df$n, percent =

axis-labels roc proc-r-package 2017-02-05

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multiclass.roc (패키지 'pROC')를 사용하는 R 다중/다항 분류 ROC

multiclass.roc 매개 변수의 모양을 이해하는 데 어려움이 있습니다. 여기 내 데이터의 스냅 샷 : > head(testing.logist$cut.rank) [1] 3 3 3 3 1 3 Levels: 1 2 3 > head(mnm.predict.test.probs) 1 2 3 9 1.013755e-04 3.713862e

r roc multinomial proc-r-package 2015-01-22

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사용자 정의 된 컷오프 값을 갖는 pROC R 패키지?

사전 지정된 컷오프 값 (임계 값)을 사용하여 pROC 패키지로 ROC 곡선을 그릴 수 있습니까? 예를 들어 컨트롤/케이스 값과 해당 임계 값을 입력하여 해당 감도 및 특이점을 계산할 수 있습니까?

r roc proc-r-package 2014-07-17

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for 루프 또는 sapply로 ROC 커브 만들기

많은 검색을 한 후에 내 문제에 대한 답을 찾을 수 없습니다. for 루프 또는 sapply를 사용하여 pROC pakkage로 ROC 커브를 생성하고 싶습니다. 내 데이터베이스 (만 26 colums, 74 개 행이) 다음과 같다 : '자동'에 대한 plot.new() roc1 <- roc(cor.datT$PA, cor.datT$mT1G, percent

r loops roc proc-r-package 2016-11-11

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어떻게이 기능을 사용하여 수신기를 운영 곡선을 플롯 <a href="https://cran.r-project.org/web/packages/pROC/index.html" rel="nofollow noreferrer">pROC package</a>을 사용하고 ROC 곡선

에 특정 지점을 플롯합니다. 내 예측 P 값에 해당하는 예측 변수 값을 알고 있다고 가정 해 봅시다. 어떻게해야합니까?

r roc proc-r-package 2017-04-12

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pROC 기본 DeLong 또는 부트 스트랩

DeLong 메서드 또는 2000 부트 스트랩이 기본 ROC 커브 메서드로 사용되는지 여부에 대한 조언을 주시면 감사하겠습니다. 나는 pROC pdf 가이드를 밟았으며 어느 것이 기본 방법인지 확신 할 수 없다. pdf의 다른 부분, 특히 AUC 계산의 신뢰 구간에 관한 섹션의 DeLong 또는 2000 부트 스트랩이 기본값입니다. #generate ROC

proc-r-package 2017-10-31

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ROCR 오류 : 예측의 형식은 FPR, glmnet에서 내 예측을 받고 후

, 나는 TPR을 얻기 위해 "ROCR"패키지에 "예측"기능을 사용하려고 무효 등 만이 오류를 얻을 : pred <- prediction(pred_glmnet_s5_3class, y) Error in prediction(pred_glmnet_s5_3class, y) : Format of predictions is invalid. 을 glmnet 예측과

r r-caret proc-r-package 2016-11-24

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예측 오류 - ROCR 패키지 (확률 사용)

svm과 함께 "rfe"기능을 사용하여 기능이 축소 된 모델을 만들었습니다. 그런 다음 클래스 레이블 (2 진수), 0 클래스 확률, 1 클래스 확률을 출력하는 테스트 데이터에서 "예측"을 사용합니다. 그때 ROCR 패키지, 예측 가능성 및 사실 클래스 라벨 만에, 예측 기능을 사용하려고 다음과 같은 오류가 발생하고,이 개 배열의 길이가 동일로 왜 확실하지

roc proc-r-package 2016-11-29

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