腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(1845)
视频
沙龙
1
回答
如
何在
插入
符号
中
计算
95
%
CI
的
准确性
和
kappa
、
、
、
、
我正在使用
插入
符号
包运行k倍重复训练,并希望
计算
我
的
准确性
指标的置信区间。本教程打印一个
插入
符号
训练对象,该对象显示
准确性
/
kappa
指标
和
相关
的
SD:。然而,当我这样做时,所有列出
的
都是度量平均值。Resampling results: 0.8311111 0.7021759 Tuning par
浏览 24
提问于2021-03-01
得票数 2
回答已采纳
2
回答
当应用K折叠交叉验证时,关于R
中
的
Caret包
、
、
我在R.中使用
插入
包拟合了一个logistic回归模型(使用ISLR软件包
中
的
Smarket数据集),然后用(总体测试误差)K折叠交叉验证(K=5)
计算
了总误分类误差如下: 0.4976 -0.02588095总漏分分类=1-
准确性
。是否可以使用K折叠交叉验证从
插入</e
浏览 0
提问于2019-08-10
得票数 1
回答已采纳
2
回答
Caret包-定义正面结果
、
在使用Caret包进行机器学习时,我对Caret默认
的
“积极”结果选择印象深刻,即二进制分类问题中
的
第一级结果因素。 Package表示可以将其设置为备用级别。有没有人能帮助我定义积极
的
结果?
浏览 0
提问于2015-10-30
得票数 10
回答已采纳
1
回答
基于R
的
随机森林过度拟合文本分类
、
、
我已经训练过模型,而经过训练
的
模型
的
准确性
就会出现在99.9%上。但当我拟合模型进行测试时,数据
的
准确性
仅为59.5%。我正在进行文本分类,并使用随机森林。我能接受这个模型吗?confusionMatrix(PD3,train$Label )混淆矩阵与统计预测高、低、
中
、高116 0 0 0低0 120 1介质0 1 233
95
浏览 1
提问于2019-12-06
得票数 0
1
回答
在
插入
符号
交叉验证过程中
计算
模型校准?
、
、
、
、
第一次在这里发帖,所以为新手
的
错误道歉 我正在使用R
中
的
插入
符号
包进行分类。我在一个训练集上使用重复
的
10倍交叉验证来拟合一些模型(GBM,线性支持向量机,NB,LDA) .使用自定义
的
trainControl,
插入
符号
甚至为我提供了一系列模型性能指标,
如
ROC、Spec/sens、
Kappa
、测试折叠
的
准确性
。我还想要一个度量标准:模型校准
的<
浏览 0
提问于2015-02-06
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如
何在
圆形直方图中加入置信区间(von分布)
、
、
我有时间数据,我想在24小时
的
时钟上画出每小时
的
频率。问题 我想画一个置信区间
95
%左右
的
平均值。然后,我想要直观地检查给定
的</em
浏览 3
提问于2020-10-21
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何
计算
精确度F1-分数精确度灵敏度等
、
、
、
我想
计算
精度,F1-得分,精度,灵敏度等从这个代码。但我甚至不会
计算
混淆矩阵。我该怎么办?任何一个人
的
帮助 net = neuralnet(formul,data=train_data,hidden=5,linear.output=FALSE)predict_net_test
浏览 25
提问于2021-01-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Caret -类不平衡
的
二次抽样
我使用
插入
符号
对一组100名患者
的
二进制变量进行ML分类。由于这个变量是不平衡
的
(每组中有13/ 87个样本),我使用SMOTE
和
ROSE执行子采样。使用svmRadial
的
不同分类模型
的
平均ROC值分别为62.5%、76.4%
和
77.8%。如果我看一下重复3次10倍CV后坚持预测
的
准确性
,我在没有进行二次抽样
的
情况下得到了最好
的
结果(87%),而SMOTE
和</
浏览 0
提问于2016-05-09
得票数 0
2
回答
R
中
插入
封装
的
confusionMatrix
和
Epi封装
的
ROC
的
不同结果
为了评估模型,我使用了confusionMatrix
和
ROC。问题是,这两个包
的
结果是不同
的
。我想弄清楚哪个是对
的
,哪个是错
的
。我
的
数据类似于: data = newoversample,有29个变量
和
4802个观察值。"q89“是预测变量。我
的
尝试: glm.fit = glm(q89 ~ ., newoversampl
浏览 8
提问于2017-09-13
得票数 0
1
回答
在R
中
增加Caret包
的
特异性
、
、
我正在尝试使用逻辑回归
和
插入
符号
。数据框在"ISLR2“包
中
为"Default”。由于默认概率阈值为0.5,我得到了较低
的
特异性(27%)。将此默认概率阈值更改为0.2或0.7
的
方法是什么?使用
的
代码如下: set.seed(7702)index <- sample(1:nrow(Default), 0.80*nrow(Default))default) 混淆矩阵与统计 R
浏览 19
提问于2021-09-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
利用irr包引导Fleiss‘
kappa
置信度区间
我已经为使用kappam.fleiss()包
中
的
irr函数
的
多个评价者之间
的
协议估计了Fleiss
的
kappa
。有人能举个例子吗?2 2 代码:library("irr") # estimate fleiss'
kappa
浏览 2
提问于2018-06-21
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为每个引导样本选择一个概率最大
的
类
、
、
我正在尝试运行一个查询,创建一个for循环,用包rattle.data ( RainTomorrow作为目标列
的
天气数据)创建引导程序。我试图为每一个引导样本选择一个概率最大
的
类,然后用最大票数预测这个类。if(!rmse(actual = test_data$RainTomorrow, predicted = pred.bagged)) In Ops.factor(实际
的
,预测
的
):‘-’对因素没有意义 而我无法为我
的
生活
浏览 3
提问于2019-11-20
得票数 1
2
回答
如何将logLoss集成到
插入
符号
中
、
我试图将logLoss作为性能度量,通过
插入
符号
(而不是默认
的
准确性
选项或
Kappa
)来优化randomForest (其他分类器)。 当使用第二个脚本时。函数logLoss(predict(rfModel,test[,-c(1,
95
)],type="prob"),test[,
95
浏览 8
提问于2015-03-25
得票数 5
1
回答
ROC在rfe()中用于R
的
插入
包
、
我使用R
中
的
插入
包训练径向基支持向量机进行分类;另外,使用线性支持向量机进行变量选择。使用metric=
的
“
准确性
”,这很好,但最终我更感兴趣
的
是优化metric="ROC“。虽然中华民国是为所有适合
的
模型
计算
的
,但聚合中华民国
的
数值似乎存在一些问题。检查输出(因为对verbose=T
和
摘要函数进行了修补以同时显示其输出
和
部分输入)发现,在调整内循环中
的
浏览 3
提问于2014-02-08
得票数 3
回答已采纳
2
回答
如何
计算
不平衡数据集
的
精度
、
、
、
我喜欢理解不平衡数据集
的
准确性
。我是以处理分类问题不平衡数据
的
浏览 0
提问于2022-09-10
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Caret confusionMatrix度量是错误
的
?
、
、
、
我创建了一个从混淆矩阵
计算
敏感度
和
特异度
的
函数,后来才发现caret包中有一个confusionMatrix()。当我尝试
的
时候,事情变得非常混乱,因为caret似乎使用了错误
的
公式??= acc, Sensitivity = sens, Specificity = spec, Error = err)} 现在将confusionMatrix()
的
结果与我
的
函数
的
结果进行比较model_metrics(cm)
浏览 8
提问于2020-07-08
得票数 1
回答已采纳
1
回答
相同
的
数据,不同
的
判别分析结果
、
、
、
关于R.预测分析
的
一个非常简单
的
问题:为什么用MASS包线性判别分析得到
的
交叉验证结果与用caret得到
的
结果有很大不同?, CV=T)caret::confusionMatrix(pred, training_data$outcome)caret::confusionMatrix(pred, training_data$outcome) 现
浏览 0
提问于2018-04-09
得票数 2
回答已采纳
1
回答
混淆矩阵Python
、
、
我想要更多
的
统计推断。在R
中
,“
插入
符号
”包有一个名为confusionMatrix
的
函数,它提供了许多有用
的
信息。Prediction 0 1 1 3 3
95
%
CI
: (0.2624, 0.8784) No Information Rate : 0.6
浏览 3
提问于2020-06-11
得票数 2
回答已采纳
4
回答
R
中
随机森林
的
混淆矩阵
、
、
、
我有二进制
的
是/否类响应
的
数据。使用以下代码运行RF模型。我在得到混淆矩阵
的
结果上有问题。2404 p$overall[1] Error in model_rf[, 1] : incorrect number of dimensions 我很感谢你们能帮我得到混乱矩阵
浏览 2
提问于2017-10-18
得票数 5
回答已采纳
1
回答
R
中
的
h2o.deeplearning预测错误
、
、
、
但是当我试图以可视化
的
方式显示实际值
和
预测值时,我得到了一个错误。下面是我
的
代码:h2o.init(nthreads = -1, max_mem_size = "5G") credit<-read.csv("http://freakonometrics.free.fr
浏览 0
提问于2017-08-02
得票数 2
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
瑞典前列腺AI研究成果登《柳叶刀·肿瘤》,可媲美23名病理学家?
将简单分类器和神经网络应用于实际数据
预测模型锦上添花技能:两模型比较的ROC分析
基于对比学习的Image Captioning
机器人辅助比“徒手打钉子”高明在那里?
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券