绘制ROC的w.r.t概率分数给出了阶梯式的版本。
但在我看来，我发现使用二进制决策更好，因为ROC曲线只是对不同混淆矩阵w.r.t不同阈值的总结。混淆矩阵显示了二元决策。他们的优势还是某些情况，用prob.scores绘制中华民国曲线比二元决策要好呢？
浏览 0提问于2020-09-14得票数 2
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为了做到这一点，我需要绘制ROC曲线，但我正在努力开发一种方法。任何帮助都是非常感谢的。<code>C0</code>
<code>A1</code>
浏览 44提问于2019-08-21得票数 0
假设我有一个像A这样的分类器，它的分类结果给出了下表：A 225 100 175 100TN正负FN为假阴性我知道，我可以定义一个变量，并尝试基于A来预测它，然后生成一个精确地模拟上述值的数据，最后，我可以使用代码。但是我认为应该有一个更简单的方法？
浏览 3提问于2017-04-04得票数 4
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隔离林的ROC曲线
、、、、
我试图绘制ROC曲线，以评估乳腺癌数据集隔离森林的准确性。从混淆矩阵中计算出真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)。但是，我不明白TPR和FPR是如何以矩阵的形式出现的，而不是单整数值。而ROC曲线似乎只适用于矩阵形式的FPR和TPR (我还试图手工编写计算FPR和TPR的代码)。不管怎样，我的ROC曲线是一条直线。为什么会这样呢？<em
浏览 1提问于2019-03-11得票数 4
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我想要一些度量，比如roc曲线，并绘制一个混淆矩阵。但我注意到，在roc曲线和混淆矩阵之间似乎存在一些不一致之处。这是我第一次使用状态模型，由于，，信息不多，我不知道该怎么做.更准确地说，X条目是一个矩阵model_matrix，二进制响应是来自于我的dataframe df的列with_payment。我绘制了一条风险曲线：
fpr, tpr, thresholds =
浏览 7提问于2022-06-14得票数 0
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目标检测的准确性、精确性和召回性--在ROC曲线上绘出了精确性和召回性--这些都是最常见的图像分类算法可视化和评估结果的方法。
我正在研究的问题是多类分类，而不是二进制分类。我是否正确地理解了第一种测试被称为“分类”，第二种称为“检测”？
浏览 0提问于2014-08-07得票数 1
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我正在尝试使用R中的ROCR包绘制ROC曲线，但遇到了以下错误：Assertion on 'pred' failedconfusion matrix and label positive classconfusionMatrix(predicted,actual,positive="1")
混淆矩阵的输出看
浏览 33提问于2018-08-04得票数 4
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在下面的roc曲线中，当阈值较低时，roc_curve会低于随机线，为什么会发生这种情况？混淆矩阵是这样的，我的问题是混淆矩阵中的下列元素(TP，FP，TN，FN)应该增加还是减少，这样才能在随机线上得到roc_curve？
浏览 3提问于2019-11-13得票数 1
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confusionMatrix(test_pred, data.test$groups)> test_predLevels: 0 1> str(data.test$groups)因此，我理解我的错误是因为我对混淆矩阵的两个输入不是相同的类型我手动将二进制组分配给影响混淆<em
浏览 2提问于2017-08-04得票数 0
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我想要有一个用于逻辑回归的分类表，使用rms软件包中的lrm函数，然后绘制roc曲线。Target is 0/1 variabledatatest$prob=probROC<- roc(Target==1 ~ prob, data = datatest)confusion<-table(prob>
浏览 3提问于2013-11-27得票数 2
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当使用决策树等离散分类器时，通过混淆矩阵得到一个点(FPR，TPR)，当我试图绘制ROC AUC曲线时，得到阈值：产出：
(
浏览 4提问于2020-02-03得票数 0
我有两个包含TPRate和FPRate的矩阵。我想用这两个矩阵绘制一条ROC曲线。我试过matlab的plotroc函数，但不明白它的参数是什么。是这样的吗？plotroc(TPRate, FPRate)
如果没有，我如何用这两个矩阵绘制ROC曲线？
浏览 3提问于2015-10-04得票数 0
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在预测中应用混淆矩阵的适当方法是什么？我必须统一预测吗？
例如，我们有5个不同的姿态和5个不同的行为，因此混淆矩阵的大小为25x25，因为我们有25个不同的类。又或是否有其他方法处理这些问题？
浏览 0提问于2019-02-25得票数 3
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数据可视化中的交互混淆矩阵
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我用谷歌开发者的散点图绘制了一条ROC曲线。代码是
输出是当用户单击散点图中的点(所有点都有相应的混淆矩阵)时，我希望通过显示一个混淆矩阵来使其具有交互性。
浏览 0提问于2015-06-22得票数 0
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error rate: 8.04% 0 1 class.error1 39 16 0.70909091
库(PROC) rf.roc<-roc(RF_input_BV_clean$bv.disease，classify_BV_100t$votes,2
浏览 4提问于2019-11-20得票数 2
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我理解，当输出是概率时，例如，用logistic回归模型来建立ROC曲线。您可以通过改变截止阈值来构建ROC曲线。 decision = position decision = negative谢谢
浏览 0提问于2020-06-24得票数 3
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