我正在运行一个卷积神经网络。运行完成后，我使用一些指标来评估模型的性能。其中 2 个指标是来自 s

我有一个多类分类问题，我在 400 个类中获得了非常高的 AUC 分数（>0.94），这对于如此大量的类来说出

这是我目前的代码。我只能得到单独的 ROC 曲线。有人可以帮忙吗？因为它是一个多类数据集，所以这里

我有混淆矩阵，无论如何我可以从二元分类器的混淆矩阵中计算 ROC 和 AUC 值吗？ <a href="https://i.stack.imgur

请问有没有什么办法可以在一张图上画出随机森林、决策树和逻辑回归的ROC曲线？我使用了以下函数，

我有一个包含 2 列的数据框，其中包含位置代码和场所的大小。我在每个地方都有很多场所。我需要一

我有一个问题，关于当您想要关注二元分类结果中的正类和负类时，应检查哪种性能度量。让我在这里

我想绘制 ROC 曲线（假阳性率与中值真阳性率）以及两个范围： <ol> <li>高分位数范围（更高的分位数

您好，我正在尝试在时间相关协变 cox 回归中绘制 ROC 曲线。 以下是我目前编写的代码。▶ <code>proc

我正在使用 <code>ranger</code> 来拟合随机森林。作为评估指标，我使用了 <code>cvAUC</code> 的 roc-auc-score。进

我已经使用 tensorflow 训练了一个 CNN 模型来对 5 个类别进行分类。 如何绘制 5 个类中每个类的 ROC

我训练了一个 CNN 来将图像分为 5 类。但是，当我尝试绘制每个类与其他类的 <code>ROC</code> 曲线时，所有

我正在用 R 编码并尝试在 randomForest 分类后绘制 roc 曲线： <pre><code>rf.roc&lt;- roc(Y , Votes) file1=paste( &#3

我比较了一些使用 python (dlib) 运行的开源人脸识别框架，为此我想创建 ROC 和 DET 曲线。使用 casia faceV5

我有一个表 <code>holdouTable</code>，其中包含预测列 <code>pred</code>。 <code>library(precrec)</code> <code>h

我有一些关于 ROC 图的问题。 我使用 sklearn.metrics.roc_curve() 函数来获取我的 tpr、fpr 和阈值。 我的第一个

我正在尝试在 sklearn 中绘制 ROC 曲线。下面的结果是预测值 (<code>y_score</code>) 和标签 (<code>labels</code>)。

我想使用 <code>MLeval</code> 包绘制多个拟合的 AUR-ROC。问题是颜色和线条组合不正确。如下图所示，它说红

我正在尝试使用 <code>ci.auc()</code> 包中的 <code>pROC</code> 函数创建一个函数来提取“曲线下面积”估计的 2

<pre><code>test_tree = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=50, max_features=&#39;sqrt&#39;, max_leaf_nodes=200, random_state=1)