나는 한 종 세트의 생태 틈새 모델을 생성하고 있으며 생태 틈새 품질을 측정하기위한 지표로 AUC를 사용하고 싶습니다. Maxent를 개발 한 Steven Phillips는 R에서 AUC를 계산하기 위해 Maxent 매뉴얼에 코드를 제공합니다. 그러나 부분 AUC 비율을보다 견고하고 개념적으로 건전한 기준으로보고하는 논문을 읽었습니다. ROCR R 패키지를
roc() 함수를 pROC 패키지의 데이터 프레임 df, df$site의 하위 집합 인 "01", "02", "03"의 하위 집합에있는 특정 변수에 적용하려고합니다. 함수 roc()은 목록을 반환하므로 내 객체 roc_site이 각 사이트에 대한 결과 목록을 포함하는 목록이 될 것으로 기대하고 있습니다. roc_site <- dlply(
.data
나는 올가미 회귀를 구현하는 glmnet에서 k- 교차 유효성 검사를 사용하고 있었지만이 방법으로 ROC 차트를 만들 수는 없습니다. library(glmnet)
glm_net <- cv.glmnet(dev_x_matrix,dev_y_vector,family="binomial",type.measure="class")
phat <- predict(glm_
나는 어떤 실험에서 나온 많은 데이터를 가지고 있는데, "계수"한 열만이 ROC/AUC 커브를 계산하고 싶습니다. matplotlib을 사용하여 모양을 찾았지만 함께 할 수있는 방법이 없습니다. 누군가가 matplotlib 또는 ROC/AUC 곡선에 대한 라이브러리를 사용하기 쉬운 다른 오픈 소스와 경험을 공유 할 수 있는지 궁금합니다.
ROCR을 사용하여 ROC 곡선을 그리는 방법을 설명 할 수 있습니까? 내가 먼저 실행해야 함을 알고 : 다음 prediction(predictions, labels, label.ordering = NULL)
과 : performance(prediction.obj, measure, x.measure="cutoff", ...)
을 그냥 예측 및 레이블
MATLAB에서 Probablistic Neural Network 분류 실험을 설정했습니다. sim 명령을 사용하여 보이지 않는 데이터에 대한 클래스를 가져올 수 있습니다. 분류기가 계산하는 클래스의 확률을 구할 수있는 방법이 있습니까? 또한, Reciever Operating Characteristic 곡선을 플롯하고 내 분류 자의 ROC 영역을 계산하는