我尝试将<code>sklearn.metrics.make_scorer</code>与我编写的<code>auroc_with_maxfpr</code>函数一起使用，并且通过比较
我必须使用置换检验来测试（两个分类器的）两个ROC曲线的AUC是否不同（我不能使用<code>roc.test</code>函
此代码可以以置信区间绘制roc曲线：
<pre><code>ciobj <- ci.se(obj, specificities=seq(0, 1, l=25))
dat.ci <- data.f
我有一个基于图像的数据。
<ol>
<li>基于图像的诊断测试结果决定阳性测试结果还是阴性测试结果。</l
这是我第一次使用ROC曲线，希望获得帮助。
我有蛋白质组学数据，并确定了一组可能的乳腺癌生物
我正在尝试获得最佳截止值。
有人知道为什么我不能在这里使用对预测函数中的类型参数的响应吗
改进我们的<code>auc_roc_score</code>有哪些<strong>提示和技巧</strong>？
<em>示例</em>：
<ol>
<li>是否需要
我正在尝试为验证集上的拟合模型确定 <code>roc_auc_score</code>。
我看到有关函数输入的一些相互矛盾
我想计算性能指标，例如关于否定类的精确召回和 f1 分数，也就是我想计算所有否定元素中正确标记的
我正在尝试使用推导器将多条 ROC 曲线添加到同一个图中。我已经打开了初始曲线，但现在想添加额外的
我的 softmax 分类器输出 312 个输出概率；每个都指一个单独的类（总类 = 312）。<br/>
如何将结果显示为 RO
我正在做一个逻辑回归分类器，我想绘制 ROC 曲线。
最后，在进行预测并尝试绘制 Roc 时，我的代码是这
我有一个逻辑回归模型，我想绘制 ROC 曲线。所有变量都有一些缺失数据。总结如下：
<pre class="lang-r
我尝试使用 split 函数来拆分数据集并迭代到它们中并预测每次迭代的混淆矩阵，并取所有混淆矩阵的平
我有 50 个不同长度的不同向量。向量是 <code>SELECT * FROM reservations WHERE (startTime NOT BETWEEN ? AND ?) AND (endTime
我在 R 中训练了一个带有线性核的 SVM 来对患有疾病的患者进行分类，使用 predict() 函数使用 SVM 模型在
我正在尝试使用 <code>cutpointr</code> 找到最佳截止点
<a href="https://r.meteo.uni.wroc.pl/web/packages/cutpointr/vig
我想使用 <code>caret::train</code> 计算具有最佳 alpha 和 lambda 的弹性网络回归模型的 10 倍交叉验证 AUC
<
我需要计算两个多类变量的 ROC 曲线，但我收到了一个无法计算的错误。
这是我的代码和我得到的
我正在尝试使用 <code>MLevals</code> 包返回测试数据集的 ROC 曲线。
<pre><code> # Load data
train <- readRDS(
