如何计算ranger模型的AUC值？Ranger是randomForest算法在R中的快速实现。我使用以下代码来构建用于分类目的的ranger模型，并从模型中获得预测：ranger.model <- ranger(num.
浏览 9提问于2017-08-14得票数 3
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我试图在我的两个模型随机森林和朴素贝叶斯上计算AUC，但得到了相同的错误“$ operator对于原子向量无效”。你有什么想法吗？背景:目标变量"Diagnosis“是非数值的，值为B和M 以下是RF模型的示例代码 fitControl <- trainControl(method="cv",number = 5,preProcOptions= list(thresh = 0.4)
浏览 146提问于2021-01-22得票数 0
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了解随机森林博客的几个问题
、、、、
我试图用随机森林和logistic回归模型来理解关于敏感性和特异性之间的权衡的好博客。我有几个问题：2)当我试图通过varImp(mod_rf)查看变量重要性时，它说重要性值</em
浏览 0提问于2018-12-03得票数 1
我使用mlr3库中的benchmark(classif.ranger，store_models)函数拟合了我的"classif.ranger“学习器，我需要访问拟合的参数(obv)。我在基准测试文档中找不到任何相关信息，所以我尝试了一种比较困难的方法：->我将store_models设置为TRUE ->我尝试使用->()访问模型，但它返回NULL。我知道这个问题很基本，而且我可能正在做一些非常愚蠢的事情。误读文档或类似的错误
浏览 48提问于2021-01-22得票数 0
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我试图计算R中randomForest模型训练集的AUC，有两种计算方法，但给出了不同的结果。以下是我的问题的一个可复制的例子。如果有人能帮忙我真的很感激！(rfmodel, type="prob",newdata = train)[,2]r_auc
浏览 5提问于2017-10-16得票数 3
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我正在使用R中的包randomForest创建一个模型，将病例分为疾病(1)或无疾病(0)：
classify_BV_100t <- randomForest(bv.disease~., data=RF_input_BV_clean，该模型对0(无疾病)进行了很好的分类，但对1(疾病)的分类效果很差。但是当我绘制ROC图的时候，它给人的印象是这个模型很好。(rf.roc) auc(rf
浏览 4提问于2019-11-20得票数 2
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v = 5, rf_spec <- set_engine("ranger", importance = "impurity") %>% r
浏览 4提问于2022-02-08得票数 1
我正在使用ranger来拟合随机森林。作为评估指标，我使用cvAUC的roc-auc-score。我认为这是由于预测由Level部分组成，该部分显示了预测的独特级别。然而，我无法摆脱这一部分。names(test.set) %in% "class"]
rf = ranger(formula = as.factor(class) ~ . , data= train.set, verbose = FALSE)
# Get pred
浏览 275提问于2021-05-07得票数 0
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然后用5倍交叉验证方法对训练数据进行划分，并在此基础上建立护林员模型。接下来，我想检查我的模型对培训数据的度量。然后，我想在测试集上测试我的模型并查看度量。最后，我想把护林员换成像xgboost这样的东西。请给我建议，我的代码的哪些部分，我可以添加/修改以改进。我仍然缺少在测试集上测试我的模型的部分。如何获得敏感性、特异性、精确性和回忆性？
4)我是<e
浏览 0提问于2020-02-23得票数 7
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最近，我正在学习如何使用mlr3包。我在做一个特征选择，并想比较模型results.However，我想知道如何从Benchmarkresult结果中获得模型结果，比如在特性选择的学习者模型中使用了哪些特性。", id = "auc_train", predict_sets = "train"),
msr("classif.auc", id = "auc</em
浏览 1提问于2021-06-21得票数 1
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我想比较Python中不同的二进制分类器。为此，我要计算中华民国的积分，测量95%置信区间(CI)，以及p值来获取统计学意义。以下是一个最小的例子，在科学知识-学习，培训三种不同的模型上的二进制分类数据集，绘制的曲线和计算的AUC分数。
如何计算95%置信区间(CI)在测试集上的得分？
浏览 2提问于2018-09-17得票数 20
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我们正在运行一个RandomForest模型，它创建了3个分类器，我们想要计算AUC值，以用于评估我们的模型，而不是使用准确性 * param for metric name in evaluation (supports `"f1"` (default), `"weightedPrecision"`,*
浏览 2提问于2018-01-23得票数 0
我有一个parsnip模型(来自ranger)，大致来自here # install.packages("tidymodels")
rand_forest(trees = 100) %>% set_mode("classification"<-
r
浏览 20提问于2020-10-17得票数 0
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喜欢速度的护林员包随机森林模型创建，但无法看到如何调整mtry或树木的数目。我意识到我可以通过插入符号的train()语法来实现这一点，但是我更喜欢使用纯游侠的速度增长。下面是我使用ranger创建基本模型的示例(效果很好)：data(iris)
Species ~ .,
training_data= i
浏览 12提问于2016-05-29得票数 11
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我使用了两种方法来计算randomForest上训练集的AUC，但是我得到了非常不同的结果。., data=train, importance=TRUE, ntree=1000)`rf_p_train <- predict(rfmodel, type="prob",newdata = train)[,'yes']
rf_pr_train <- prediction(<
浏览 2提问于2017-10-07得票数 0
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我目前正在使用python来训练一个随机森林模型。我最初试图按以下方式计算ROC曲线表示：from sklearn.metrics import RocCurveDisplayplt.show()
当我得到一些规范的AUC=1时，我决定尝试用其他方法来计算。metrics.plot_roc_curve(rf<
浏览 10提问于2021-11-27得票数 1
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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，那么rfFit将在rfFit$pred插槽中包含
浏览 1提问于2015-06-30得票数 30
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我正在运行一个RF模型，它运行时大多数变量都没有错误；但是，当我包含一个变量: duration_in_program和以下代码时： ```{r Random Forest Model} 运行随机森林模型mod_rf <- 训练(left_school~ job_title + gender + + marital_status + age_at_enrollment + monthly_wageduration_in_program, # Equation (outcome and everyth
浏览 135提问于2019-12-10得票数 0
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我必须在考虑多个标准(度量：precision, recall conf_matrix, roc_auc)的情况下，报告评估集的模型性能。模型列车：rf.fit(train_X, train_y)pred = rf.predictroc_auc需要类的预测概率，而不是类标签。为此，
浏览 1提问于2021-03-26得票数 3
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我知道当使用随机森林(RF)进行分类时，通常使用AUC来评估分类的质量，并将其应用于数据测试。然而，我不知道用RF来评估回归质量的参数。现在，我想使用RF进行回归分析，例如使用数百个样本和特征的指标来预测化学品的浓度(数值)。
第一步是运行randomForest来建立回归模型，并以y作为连续的数字。基于残差平方和% Var解释的均数，我怎么知道模型是否好？有时我的</
浏览 1提问于2020-08-13得票数 0
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