roc

    0热度

    1回答

    我正在查看具有一个连续独立变量(Quant)和一个二进制因变量(二进制)的数据集。我用一个多项式模型来预测连续自变量的二进制值。我希望能制作ROC曲线。这是下面的代码: mymodel <- multinom(Quant~., data = dataset) pred <- predict(mymodel,dataset) roc_pred <- prediction(pred,dataset

    -1热度

    1回答

    ROC曲线我写了下面的代码绘制ROC曲线: pred1 <- prediction(predict(modelID), LS_01RR$Payment_Ind) perf1 <- performance(pred1,"tpr","fpr") plot(perf1) plot(perf1,main="hivpr - ROC Curves",col="blue") abline(0,1,col

    0热度

    1回答

    我有以下代码绘制ROC曲线。 from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics from ggplot import * import pandas as pd X, y = ma

    1热度

    1回答

    我想绘制与ggplot2在一个绘图上的多个ROC曲线。下面是我在多大程度上得到: ggroc2 <- function(columns, data = mtcars, classification = "am", interval = 0.2, breaks = seq(0, 1, interval)){ require(pROC) require(ggplo

    2热度

    1回答

    我很难理解ROCR包的performance()函数返回的内容。让我用一个可重复的例子来具体说明。我使用mpg数据集。我的代码如下: library(ROCR) library(ggplot2) library(data.table) library(caTools) data(mpg) setDT(mpg) mpg[year == 1999, Year99 := 1] mpg[ye

    0热度

    1回答

    dredge results snapshot我在MuMin包中使用疏通功能来使用逻辑回归提出多个因子组合。 library(MuMIn) AA <- dredge(Forward.model,evaluate = TRUE,rank = "AIC",m.lim = c(8,13),trace=2) write.xlsx(AA,File location) 这导致大约10000个不同的模型

    -1热度

    1回答

    我有5个不同大小的数据集,对于每个数据集,我选择了10个与数据库大小相同的bootstrap样本,对于每个样本,我都有真正的正数,真正的负数,误报,假负数和样本的意思。即使它们具有不同的尺寸,我是否可以合计所有样本值?使用R构建所有数据库的ROC曲线的最佳方法是什么?什么是最好的统计测试?我尝试使用pROC和ROCR包,但它们需要预测值和类(它们是我没有的值,我只有tp,tn,fp和fn的值)。

    0热度

    1回答

    我需要绘制R中的ROC曲线,但我不知道如何更正它。 cctrl2 <- trainControl(method = "cv", number = 10, classProbs = TRUE, savePredictions = TRUE) modelNb <- train(Treino[, -5], Treino$TOTAL_PEDIDO, method = "nb",

    -2热度

    1回答

    我正在绘制使用由插入符R包创建的测试/火车集的模型的ROC曲线。我要么没有把正确的数据输入到绘图中,要么错过了创建我的测试/训练集的信息。任何见解? *编辑与正确答案 library(caret) library(mlbench) set.seed(506) data(whas) inTrain <- createDataPartition(y = whas$bin.frail, p =

    0热度

    1回答

    我正在绘制ROC曲线,并根据截断水平对它进行了着色。然而,图例中的数字拥有比所需的更多的小数位,并且与图例的整体大小相比非常大。我想要一个十进制数字,更多的值,更小的文字和更大的图例。但我不知道如何控制这些参数。我的代码如下: ggplot(Stats1_glm, aes(x = (1 - Specificity), y = Sensitivity, colour = Cut_Off)) +