私のデータセットには、100 個の特徴の 400 個の観測値があります。400 個の観測値はそれぞれ、2 つのクラスのうちの 1 つに属しています。
このデータセットを分類するために、MATLAB でニューラル ネットワーク ( patternet(15) ) をトレーニングしています。
すべての機能を一度に使用するわけではありませんが、最初に 1 つの機能 (400x1) を使用し、次に 2 つ目の機能 (400x2) を追加します。すべてのステップで、perfcurveを使用して AUC を計算します。
これが私の問題です：
AUC は変化していますが、入力が追加されるたびに常に大きくなっているわけではありません。
より多くの機能を使用してネットワークをトレーニングすると、AUC が増加するはずではありませんか? (私は常に、divideindを介して同じ除算を使用します)。
すべてのコメントとヘルプに感謝します! ありがとう！