我想绘制朴素贝叶斯 ROC 曲线，但它不是从零开始！我该如何解决问题？另外，我没有收到任何错误！</p
我基于使用 R 中的 rmda 包预测良性病理的模型进行了决策曲线分析。下面是我的代码。
<pre><code>`Model&
现在我想绘制 roc 曲线，但是 sklearn 中的 roc_curves 函数不能满足我的要求。所以 sklearn 中的 roc 很容易，
一个由两部分组成的问题：我想弄清楚：<br/>(1) 如何使用 <code>lm()</code> 为线性回归生成 ROC 曲线（正确
这本来可以回答我的问题，但它似乎是从 2011 年开始的，并且该方法已被弃用：<a href="https://stackoverflow.c
如果我在我的一条曲线中选择一个点并获得一个阈值并将其应用于我的预测数据集，这是否意味着我的
我正在使用此代码使用 SMOTE 对原始数据进行过采样，然后使用交叉验证训练随机森林模型。
<pre><code>
我一直在尝试使用随机森林训练模型，但它显示了这个错误：
<pre><code>> rf <- train(x = Fraud_trainX,
+
我试图用 ROCR 绘制 ROC 曲线，但预测函数没有 c(double,numeric) 的方法。我不知道如何转换我的 c(double, numeri
我假设 <code>roc_curve()</code> 为每个阈值计算 fpr 和 tpr。
但是下面的代码显示 fpr 和 thresholds 有不同的维度
我使用下面的代码来创建 ROC 曲线：
<pre><code>probs = model.predict_proba(X)[::,1]
auc = metrics.roc_auc_score(y, probs)
我使用以下代码绘制了不同分类器的 ROC 曲线，但在所有图中（来自不同分类器），图表都是三角形的，
我想绘制 <code>RidgeClassifier</code> 的 ROC 曲线。但是代码有一个错误：我用谷歌搜索解决方案，结果将 <code
我正在用 <code>plot_roc_curve</code> 的 <code>scikit-learn</code> 绘制 ROC 曲线，该图会自动打印图例。有没有办法
在我的分类问题中，我想检查我的模型是否表现良好，所以我做了一个 roc_auc_score 来找到准确度并得到
对于一个简单的自动编码器，我想测量对已知数据和未知数据进行分类的 AUC 分数。
在我的代码中
我已经在 R 中下载了 cutpointr 包并想使用 oc_manual（来自文献的切点），但需要根据另一个变量（可以取 0
我使用二元分类，分为真假。
我使用以下代码绘制了 roc 曲线，但无法绘制远的 frr 图。
<pre><cod
我真的需要你的帮助来解决以下问题。
我运行一些带有结果变量 y 的分类模型，它是一个具有 2 个
我试图在不使用 sklearn 而是使用纯 python 的情况下计算接收器操作特性曲线 (ROC AUC)，虽然我可以获得正
