confusion-matrix

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私は、異なる分類子（LDA、SVM、KNN）を使用して2つのクラスを含むデータセットを分類しようとしており、その性能を比較したいと考えています。私は、事前確率を変更することでLDAのROC曲線を作成しました。しかし、どのように私はKNNクラシファイアのために同じことをすることができますか？私は、ドキュメントを検索し、いくつかの機能が見つかりました： Class = knnclassify(Sa

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R曲線下のロジスティック回帰面積

これは、pageを使用してロジスティック回帰を行っています。私のコードは以下の通りです。 mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") mylogit <- glm(admit ~ gre, data = mydata, family = "binomial") summary(mylogit) prob

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分類またはクラスタリングの結果からのROC曲線

1000インスタンスを含む5つのクラスのトレーニングデータセットを、たとえばk-meansを使用して5つのクラスタ（センター）にクラスタ化したとします。次に、テストデータセットで検証することによって混乱行列を作成しました。私はそれからROC曲線をプロットしたいと思いますが、どうすればそれが可能ですか？

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分類エラー率の計算方法

いいえ。今、この質問はかなり難しいです。私はあなたに例を挙げます。は今、左の数字は、私のアルゴリズムの分類であり、右の数字は、元のクラスの数であるので、ここであなたが見ることができるように私のアルゴリズムは1に2つの異なるクラスを合併し、それはにクラス86と89を合併し 177 86 177 86 177 86 177 86 177 86 177 86 177 86 177 86

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Rで複数の判断を含む混乱行列を作成するには？

複数の（バイナリ）基準でビデオクリップのセットを判断する2人の評価者のデータセットがあります。私は彼らの合意/不一致をよりよく理解するために混乱マトリックスをプロットしたいと思います。しかし、私が今までに見つけたすべての例は、各裁判官が1つのクリップにつき1つの基準でのみ評価するケースのためのものです。私の場合、審査員は各クリップの基準を評価します。私は（この場合は80）にビデオクリップのセット