auc

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    レンジャーRFモデルのAUC値の計算方法は？

    レンジャーモデルのAUC値はどのようにして計算できますか？ #Build the model using ranger() function ranger.model <- ranger(formula, data = data_train, importance = 'impurity', write.forest = TRUE, num.trees = 3000, mtry = sqrt(
    r random-forest auc ranger 2017-08-14

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    ランダムフォレストでトレーニングセットのAUCを計算する2つの異なる方法は私に異なる結果をもたらしますか？

    私はrandomForestでトレーニングセットのAUCを計算するのに2つの方法を使用しましたが、私は非常に異なる結果を得ます。次のように二つの方法があります：列車セットのAUCを計算する rfmodel <- randomForest(y~., data=train, importance=TRUE, ntree=1000) ウェイ1： `rf_p_train <- predict(rfmo
    r random-forest prediction auc 2017-10-07

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    R：seq.defaultエラーのためにループが実行されない

    EEG波の短い部分の10msごとに曲線の下の面積を計算しようとしています。最初にこれを実行するには、auc（パッケージ{flux}）機能をオンにするための小さなデータセットを作成しました。 x <- seq(1:10) y <- c(0:4,5:1) df <- data.frame(x,y) attach(df) plot(x,y) for (i in 1:10){ x1
    r for-loop seq auc 2017-08-22

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    scikit-learn SVMを使用した確率スコア予測/ AUCへのラベル予測

    DS競技では、SVMを使用してバイナリ分類を行っていました。ここでは、tdata、vdataの両方に256の機能があります。 tlabels、vlabelsは両方ともディメンションn_samples x 1を持ち、固有の値は0/1です。 競合規則に従って、ラベルの代わりに確率スコア（0〜1の間）を提出し、AUCを使用して順位を決定する必要があります。 私はSVMとSklearnにとってかなり新しい
    python scikit-learn classification svm auc 2017-07-04

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    xgboostモデルからのAUCをプロットするR

    現在、以下のlinkのスライドに従っています。私はスライド121/128にあり、AUCをどのように複製するかを知りたいと思います。作者はその方法を説明しませんでした（スライド124でも同じです）。第2に、スライド125上で次のコードが生成される。 bestRound = which.max(as.matrix(cv.res)[,3]-as.matrix(cv.res)[,4]) bestRoun
    r machine-learning xgboost auc 2017-10-13

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    アンサンブルモデルは

    私はアンサンブルモデルに3つのモデルを組み合わせるためにしようとしている： モデル1 - XGBoost モデル2 - ランダムフォレスト モデル3 - ロジスティック回帰 注：ここのコードはすべて、キャレットパッケージのtrain（）関数を使用しています。 > Bayes_model No pre-processing Resampling: Cross-Validated (10 fol
    r r-caret xgboost auc ensemble-learning 2017-07-14

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    キャレットの平均クラス確率からのAUC R

    caretパッケージを使用したクロスバリデーション後のバイナリクラシファイアから曲線下面積（AUC）を取得したいと考えています。 標準的な混同行列については、にはaverage引数が使用されています。 例：など controls = trainControl(method="repeatedcv" , number=5 , repeats=10
    r r-caret auc 2017-05-28

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    roc_auc_score - y_trueには1つのクラスしかありません

    私は既存のデータフレームでk倍XVをやっています。私はAUCスコアを取得する必要があります。 問題は - テストデータには0だけが含まれ、1ではなく、 私はthis例を使用して、異なる番号を試してみました： import numpy as np from sklearn.metrics import roc_auc_score y_true = np.array([0, 0, 0, 0])
    python scikit-learn auc 2017-07-17

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    AUCとGridSearchCV AUCとの違いは？

    私はsci-kitでMLPClassifierモデルを構築しています。私はroc_aucでgridSearchCVを使ってモデルにスコアを付けました。平均列車とテストのスコアは約0.76で、悪くはありません。 cv_results_の出力がされて：あなたは、私が使用し3のKFoldを見ることができるように平均列車のスコアが〜0.76と報告されている間興味深いことに、手動で計算された列車セットのro
    python scikit-learn cross-validation grid-search auc 2017-10-25
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