auc

0зной

1ответ

неправильный AUC при использовании caTools в R

Я использовал пакет caTools в R, чтобы получить AUC в R. Только теперь я узнал, что он возвращает ту же AUC, когда вероятности перевернуты. Это не совсем правильно (см. Пример ниже). Есть ли какая-то

1зной

1ответ

Разница в среднем вычислении AUC с использованием ROCR и pROC (R)

Я работаю с данными перекрестной проверки (10 раз повторяется 5 раз) из модели SVM-RFE, сгенерированной с пакетом caret. Я знаю, что пакет caret работает с пакетом pROC при вычислении показателей, но

0зной

1ответ

Как объяснить высокий AUC-ROC с посредственной точностью и отзывом в несбалансированных данных?

У меня есть результаты машинного обучения, которые я пытаюсь понять. Задача состоит в том, чтобы предсказать/обозначить «ирландский» и «неирландский». Python 2.7 в выходной: 1= ir 0= non-ir Class co

1зной

1ответ

Разница в ROC-AUC оценивается в sklearn RandomForestClassifier против методов auc

Я получаю различные оценки ROC-AUC от методов RandomForestClassifier и roc_curve от sklearn, соответственно. Следующий код получил мне ROC-AUC (т.е. gs.best_score_) от 0,878: def train_model(mod = Non

0зной

1ответ

Получение хорошей оценки перекрестной проверки, но очень плохой показатель Roc_auc

Я очень новичок в этом, поэтому любая информация была бы полезна. Извиняюсь, если я задал очень тривиальный вопрос. Я работаю над набором данных среднего размера с множеством нулей. Мы применили много

1зной

1ответ

Оценка метрик для двоичной классификации в искры: кривая AUC и PR

Я пытался вычислить точность, вспомнить по порогу для LogisticRegressionwithLBFGS с использованием BinaryclassificationMetrics. У меня есть все это. Я пытался выяснить, могу ли я получить графический