問題タブ [auc]

課題があります:

Naive Bayes を使用して、2 つのクラスを持ついくつかのデータでモデルを構築しました (モデルは 2 つの確率を返します - 1 つは陽性クラス、もう 1 つは陰性クラス)。しきい値を 0.5 に設定して、ROC 曲線 AUC = 0.8 および分類精度 CA = 0.6 の下の領域を計算しました (正のクラスのいくつかの例の確率が 0.5 よりも高い場合、その例の正のクラスを予測し、それ以外の場合は負のクラスを予測します)。すると、しきい値を 0.3 に設定すると、分類精度は CA = 0.7 になることがわかりました。2 番目のしきい値の AUC は? 結果が初期データに依存する場合は、すべての可能性を提示してください。

どうすればそれを計算できますか？

私は計算しようとしていますaucが、奇妙な問題があります。このスクリプトを実行すると:

私は得る：

もう1行追加してこれを実行すると：

私は得る：

ここで何が起こっているのか分かりますか？

統合の制限が各列で異なり、別のデータ フレーム (df2) に格納されているビッグ データ フレームの各列の曲線下面積を計算したいと考えています。特に、df2 は積分の始点と終点の位置を示します。

1 つの列から auc を計算するために、MESS ライブラリの関数 auc を使用しましたが、すべての列に対してそれを行うために積み重ねました。

どうすればこれを行うことができるかについて、誰かが提案できますか? 私の問題により適した別のパッケージはありますか?

前もって感謝します

以下のデータにガウス曲線を当てはめました。x の特定の値 (x=6 から x=18 など) の間の曲線の下の面積を計算したいと思います。次のコードは次のエラーを生成します: "f(x, c(m, s, a, b)) のエラー: 未使用の引数 (c(m, s, a, b))". また、いくつかの負の値があり、「正味」の値に関心があるため、正の領域から負の領域を差し引く必要があります。

キャレット ライブラリを使用して、10 倍の交差検証と 5 回の繰り返しを使用して、二項分類問題のクラス確率と予測を計算しました。

これで、クラス ラベルを予測するためにアルゴリズムによって使用されたTRUE (各データ ポイントの観測値) 値、PREDICTED (アルゴリズムによる) 値、クラス 0 確率、およびクラス 1 確率が得られました。

またはライブラリrocを使用してオブジェクトを作成し、値を計算するにはどうすればよいですか?ROCRpROCauc

これらすべての値がデータフレームに保存されていると仮定しますpredictions。たとえばpredictions$pred、 とpredictions$obsはそれぞれ予測値と真の値などです...

モデルのパフォーマンスを評価するために、scikit-learn の roc_auc_score 関数を使用しています。ただし、predict() または predict_proba() のどちらを使用しても、異なる値が得られます

それについてアドバイスいただけますか？

前もって感謝します