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我需要为SVM分类器绘制一条ROC曲线，遵循有关主题和matlab示例的许多线索，我喜欢以下内容mdlSVM= fitPosterior(mdlSVM);[Xsvm,Ysvm,Tsvm,AUCsvm] = perfcurve(resp,score_svm(:,mdlSVM.Cl
浏览 35提问于2017-08-08得票数 0
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我想在使用caret包进行交叉验证后，从我的二进制分类器中获得曲线下面积(AUC)。 , classProbs = T)
, trControl = contro
浏览 0提问于2017-05-28得票数 1
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R插入符号保存的样本和测试集
、、、、
我正在构建两个不同的分类器来预测二进制输出。然后用一个ROC曲线和它下的面积(AUC)来比较这两个模型的结果。结果是矛盾的，这使我很
浏览 3提问于2016-12-02得票数 0
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我在python中有以下机器学习管道，使用嵌套交叉验证：from sklearn.svmrandom_state=15)pipe_svm, param_grid=parameters, verbose=1, scoring='ro
浏览 0提问于2017-11-12得票数 0
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我正在使用sklearn v0.13.1svm来尝试解决一个二进制分类问题。我使用kfold交叉验证并计算roc曲线下的面积(roc_auc)来测试我的模型的质量。然而，对于某些折叠，即使对于训练数据，roc_auc也小于0.5。这不应该是不可能的吗？对于正在训练的数据，算法不是总有可能至少达到0.5吗？下面是我的代码：
classifier = svm<
浏览 3提问于2014-02-06得票数 5
我想为给定的SVM分类器绘制学习曲线。因此，为了做到这一点，我想计算训练，交叉验证和测试错误，然后绘制它们，同时改变一些参数(例如，实例m的数目)。如何使用MATLAB在libsvm上计算训练、交叉验证和测试误差？难道就没有一种紧凑的方法吗？
浏览 1提问于2014-05-09得票数 0
我正在运行5折交叉验证，随机森林如下：但是，我想在一个图上绘制5个输出的ROC曲线。该文档仅提供了一个在专门使用StratifiedKFold交叉验证<
浏览 2提问于2020-07-18得票数 1
我建立了一个SVM分类器，但得到了一个逆ROC曲线。AUC只有0.08。我使用相同的数据集构建了Logistic回归分类器和决策树分类器，它们的ROC曲线看起来很好。以下是我的支持向量机代码：svm = SVC(max_iter = 12, probability = True)
svm.fit(train_x_sm, train_y_sm)
浏览 0提问于2020-07-28得票数 2
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在开发机器学习模型时，ROC曲线与AUC在哪个阶段使用？通常我有三个数据集在这一阶段，我使用组合的train + validation集进行K倍交叉验证，我们可以计算出包括真阳性、假阳性以及其他度量在内的度量标准，并将它们进行平均，以创建一个类似于ROC曲线的图。、分类报告和ROC曲线等。我的问题是，人们通常会做两次
浏览 0提问于2021-01-18得票数 3
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我想绘制一个ROC曲线的分类器使用离开一出交叉验证。
为了用LeaveOneOut获得有意义的ROC，您需要计算每个折叠的概率估计(每一个只包含一个观测)，然后在所有这些概率估计的集合上计算ROC。此外，在官方的科学知识学习网站上有一个类似的例子，但使用的是KFold交叉验证
浏览 0提问于2019-09-02得票数 2
= auc(mean_fpr, mean_tpr)
据我所知，ROC曲线绘制了假阳性率与真阳性率的曲线。但是，每次在测试集上运行SVM时，您都会得到每个测试点的单个二进制预测。然后，通过计算真阳性和假阳性来计算真阳性率和假阳性率。因此，tpr应该只是一个数字，fpr也应该如此。这使我期望得到一条roc曲线，一个人应该在许多不同的参数下运行分类算法。如果幸运的话，算法将有一个参数，即较大的值往往以牺牲特异性为代价来提高
浏览 2提问于2021-05-30得票数 0
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使用R包插入符号，如何根据train()函数的交叉验证结果生成ROC曲线？., data=Sonar, trControl=ctrl)注意:如果用于采样的方法是LOOCV，那
浏览 1提问于2015-06-30得票数 30
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我正在开发一个使用Encog (通过Java)的二进制分类器。我使用支持向量机或神经网络建立了它，我想使用ROC曲线下的面积(部分)来评估不同模型的质量。更具体地说，理想情况下，我希望将模型的输出转换为某种预测置信度分数，可用于ROC中的排名排序，但我尚未在文档中找到任何内容。在代码中，我得到的模型结果如下：
MLData result = ((MLRegression) method).compute( pair.getInput(
浏览 4提问于2014-12-12得票数 1
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我用sklearn.svm.SVC来解决分类问题。在对我的数据进行训练之后，我想通过一些值来循环偏差(即通常符号(w.x+ b)支持向量机方程中的b项)，从而生成一个ROC曲线。(我已经执行了交叉验证并选择了我的超参数，所以这是用于测试的)。
我试着玩.intercept_属性，但这并不改变我从.predict()中得到的东西.是否有另一种方法来改变偏倚术语？我可能会恢复支持向量，然后实现我自己的.
浏览 3提问于2016-04-11得票数 1
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ROC曲线解释
、、、
我训练了一个CNN模型和一个组合的CNN-SVM分类模型。我想用ROC曲线来比较它们的性能，但我搞不懂哪种型号更好。如何解释给定的ROC曲线？📷
浏览 0提问于2019-11-24得票数 3
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我已经使用以下代码训练和测试了一个模型library(readxl)finalmatrix<-data.matrix(class1.svm.pred, rownames.force= F)
test<-table(pred = class1.svm.pred,
浏览 0提问于2017-10-20得票数 0
我有以下使用支持向量机的二进制分类代码，以及10个交叉验证， 更新:找到解决方案，请参阅下面的说明 k=10;cvFolds = crossvalindcumulative_score; score];acc= cp.CorrectRate;
conf= cp.CountingMatrix; 我想用Matlab中的perfcurve函数绘制ROC曲线，
浏览 50提问于2019-03-25得票数 0
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使用pROC软件包绘制ROC曲线有两个问题。
A.显着性水平或P-值是在ROC曲线下的实际(总体)面积为0.5 (零假设:面积= 0.5)时，观测样本面积在ROC曲线下被发现的概率。如果P是小的(P<0.05)，则可以得出结论，ROC曲线下的面积与0.5有显着性差异，因此有证据表明实验室测试确实具有区分这两组的能力。因此，我想计算一下，在中华民国曲线
浏览 2提问于2013-04-10得票数 1
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我有一个问题，所以我正在评估我的支持向量机模型。示例：SVM_MODEL.fit(X_train,y_train) 我想要绘制我的roc曲线和AUC值，因为这是正确的代码吗？fpr1, tpr1, thresholds = metrics.roc_curve(y_valid
浏览 0提问于2020-11-23得票数 -1
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