問題タブ [roc]

MATLAB で確率的ニューラル ネットワーク分類実験をセットアップしました。コマンドを使用して、目に見えないデータのクラスを取得できますsim。分類子が計算するクラスの確率を取得する方法はありますか? また、受信者動作特性曲線をプロットして、分類子の ROC の下の面積を計算する直接的な方法はありますか?

私は一連の種の生態学的ニッチ モデルを生成しており、AUC を生態学的ニッチの品質の指標として使用したいと考えています。Maxent を開発した Steven Phillips は、彼の Maxent マニュアルで、R で AUC を計算するためのコードを提供しています。しかし、私は部分的な AUC 比率をより堅牢で概念的に健全なメトリックとして報告している論文を読んでいます。ROCR R パッケージを使用して部分 AUC を計算する方法は理解できたと思いますが、AUC 比率をどのように計算するのですか?

Phillips のチュートリアル スクリプトは次のとおりです。

アドバイスや提案をいただければ幸いです。ありがとうございました。

ROC をプロットし、生態学的ニッチ モデルの品質の指標として部分的な AUC を測定しています。私は R で作業しているので、ROCR と pROC パッケージを使用しています。使用するものに落ち着きますが、今のところ、それらがどのように機能するかを確認したかっただけで、私のニーズをよりよく満たしているかどうか.

私を混乱させることの 1 つは、ROC をプロットするとき、軸が次のようになることです。

ROCR

プロシージャ

しかし、両方の方法を使用して ROC をプロットすると、同じように見えます。だから私はそれを確認したいだけです：

再現可能な例を次に示します。

そのようなデータが与えられた場合：

添付のような同様の結果を生成するRを使用してROC曲線をプロットするにはどうすればよいですか？

ROCRパッケージは知っていますが、そのような入力は必要ありません。

いくつかの実験から得られた多くのデータがあり、「測定」列は 1 つだけで、 ROC/AUC曲線を計算したいと考えています。私はmatplotlibを使用して見ましたが、それを行う方法が見つかりませんでした。誰かがmatplotlibまたはROC / AUC曲線用の使いやすい他のオープンソースライブラリで経験を共有できるのだろうか.

みんな私は分類器（SVM、多層パーセプトロンなど、libsvmの頭はかなり良いです）を適用するサードパーティのソフトウェアを探しています。また、ROC曲線についてのチュートリアルも重要です。それらの方法を学びたいからです。私がグーグルで見つけたものは本当に役に立たないので、あなたが何か他にいいことを知っているなら。誰かが私に似たようなものを提供してもらえますか？

大規模なデータセットのを計算しようとしてAUCいますが、0または1だけでなく、適度に高速に動作する値の両方を処理するデータセットを見つけるのに問題があります。

これまでパッケージを試しましたROCRが、0と1しか処理できず、pROCパッケージから回答が得られますが、100万行を計算するのに5〜10分かかる場合があります。

注意として、私の値はすべて0から1の間にありますが、必ずしも1または0である必要はありません。

編集：答えと予測の両方が0-1の間にあります。

助言がありますか？

EDIT2：

ROCRこのような状況に対処できます：

またはこのように：

しかし、このような状況ではありません：

pROCEx.3を処理できますが、計算に非常に長い時間がかかります。Ex.3のような状況では、より高速な実装ができることを期待しています。

MATLABでいくつかのROC 曲線の垂直平均 ( http://vicos.fri.uni-lj.si/data/vprsistemi/ROCintro.pdf )を計算する方法はありますか? MATLAB ガイドでperfcurveでできることがわかりましたが、使い方がわかりません。

pROC パッケージの関数を、 「01」、「02」、「03」のような文字で構成されるサブセットであるroc()dataframe の特定の変数に適用しようとしています。この関数はリストを返すので、オブジェクトがリストであると予想しています。リストには、各サイトの結果のリストが含まれています。dfdf$siteroc()roc_site

これは正常に実行さroc_siteれ、サイトごとに 1 つのリストで構成されるリストですが、各サイトの結果は同じです。データフレームを分割していません。私は何が欠けていますか？

（ラッソ回帰を実装する）でk分割交差検定を使用してglmnetいましたが、これからROCグラフを作成することはできません。

これにより、近似値のログのように見えるベクトルが得られます。この後、いくつかのROCチャートを生成しようとしましたが、機能しませんでした。に入るxオブジェクトとyオブジェクトの性質によるものだと思いますglmnet。あなたはなにか考えはありますか。