roc

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    过度拟合和ROC曲线

    仅通过查看其ROC曲线就可以了解分类器是否过度配置？ 我看到如果它的AUC过高（例如98％）可能会过度配置，但它也可能意味着分类器非常好。有没有办法将这两种情况区分开来？
    classification roc auc 2015-10-15

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    MATLAB中混淆矩阵的ROC曲线

    我在试图找到二元结果的最佳预测器。 对于每种情况，A < X和B> Y％（对于C = Z％）。 A和B是连接的变量（剂量X与体积Y％）。 C是在每种情况下看到的频率。 然后我有不同的C的阈值，我可以用它来预测二元结果（P）。 我也有（O） - 真正的结果（二进制）。 我期待在多个X，Y和C值，其最佳匹配p来O. 因此，对于X的每个组合（4个离散点）和Y（10-90％，在10％的时间间隔）予有结果C
    matlab statistics roc 2015-10-16

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    如何解读这个三角形的ROC AUC曲线？

    我有10个以上的功能和一万个案例来训练逻辑回归分类人的种族。第一个例子是法语与非法语，第二个例子是英语与非英语。结果如下： ////////////////////////////////////////////////////// 1= fr 0= non-fr Class count: 0 69109 1 30891 dtype: int64 Accuracy: 0.95126
    machine-learning scikit-learn roc auc precision-recall 2015-10-19

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    无法从朴素贝叶斯分类器生成ROC-AUC曲线

    我试图使用某些变量派生的特征来预测种族。从我以前的问题How to interpret this triangular shape ROC AUC curve?，我学会了使用decision_function或prediction_proba代替实际预测来拟合ROC曲线。 我可以使用下面的代码来生成ROC-AUC曲线，与SVM分类 # coding=utf-8 import pandas as
    python-2.7 matplotlib machine-learning scikit-learn roc 2015-10-20

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    计算Caffe的ROC和AUC？

    我已经在Caffe训练过imagenet。现在我正在计算我的模型和caffe提供的训练模型的ROC/AUC。我有两个问题： 1）ROC/AUC主要用于二进制类，但我也发现在某些情况下，人们将它用于多类。 1000个课程可能吗？其影响是什么？正如在评论中，人们在多类问题中没有给出ROC/AUC的好答案。 2）如果可能的话，比较基于ROC/AUC的两个模型将是一个好主意，有谁可以告诉如何为Caffe中
    caffe roc auc pycaffe matcaffe 2015-10-23

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    理解应用于朴素贝叶斯分类器的ROC曲线python

    我是机器学习的新手，我目前正试图在Python 3.4中应用朴素贝叶斯分类器来实现ROC曲线。分类的实际代码给出有： from __future__ import division from collections import defaultdict from math import log def train(samples): classes, freq = default
    python machine-learning roc naivebayes 2015-11-02

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    MATLAB - 生成分类

    我有一些试验数据和标签混淆矩阵： testZ = [0.25, 0.29, 0.62, 0.27, 0.82, 1.18, 0.93, 0.54, 0.78, 0.31, 1.11, 1.08, 1.02]; testY = [1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2]; 我然后对它们进行排序： [sZ, ind] = sort(testZ); %%Sorts Z, and ge
    matlab classification roc 2015-11-04

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    在SVM

    我试图创建一个SVM ROC曲线，在这里绘制ROC曲线是我所使用的代码： #learning from training #tuned <- tune.svm(y~., data=train, gamma = 10^(-6:-1), cost = 10^(1:2)) summary(tuned) svmmodel<-svm(y~., data=train, method="C-class
    r machine-learning svm roc 2015-11-04

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    WEKA ROC曲线 - 颜色解释

    当我们从Weka生成ROC曲线时，曲线以色标显示。我明白什么是ROC曲线。但是这个ROC曲线中色阶的含义是什么？
    machine-learning classification weka data-mining roc 2015-11-15

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    返回ROC曲线的所有坐标并保存到列表中

    我想将ROC曲线的所有坐标保存到列表中，以便稍后可以绘制多条ROC曲线。 如何指定我的x值以返回所有坐标？ roc_train <- roc(target~prob, data=ordered_test, col="#1c61b6") coord_list <- list() coord_list[1] <- coords(roc_train)
    r list roc coords 2015-06-30
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