plotROC(longtest,predict_col=M,target=D,group=name,positive=1)# 参数1:提供数据框# 参数2:提供预测数值列# 参数3:提供二分类信息列(尽量为0-1,字符也可以)# 参数4:提供一个组别# 参数5:这里1表示成功,如果target是success和failure,可以知道positive="success"# 注意,这里只有3条曲线绘制时才会给出AUC...
matlab 中的plotroc函数是用于绘制接收机特性曲线(roc)的。roc曲线用于显示接收机的工作性能,它是一个二维的曲线,横坐标是FPR,纵坐标是TPR。具体的见https://www.cnblogs.com/dlml/p/4403482.html plotroc函数的基本格式为: plotroc(targets,outputs) 其中targets是接收数据的真实值,为1或0。以加性高斯白噪声信...
plotroc函数的原型为：plotroc(targets, outputs)其中参数targets是一个矩阵，代表测试集，每一列表示一个测试样本的标签 如果有两类样本，比如第1,2,5个样本属于第1类，第3,4,6个样本属于第2类...则targets应为：1 1 0 0 1 0 ...0 0 1 1 0 1 ...如果只有一类样本，包含了负样本，则...
因为实验需要roc曲线图,打算使用matlab中自带的函数plotroc画出roc曲线。然而在网上搜索了很久都没有找到plotroc函数targets和outputs两个参数的详细描述,所以不知道怎么用,还请大神解答!我自己做了一个测试,输入的targets是一个69*1的矩阵,值为0或1输入的outputs是分类器的输出结果,也是一个69*1的矩阵,值为0或1...
首先plot函数可以接受一系列的参数,通过参数的组合修改基本上可以画出你想要的任何图形,plot可以接受的常见的参数如下: 常见的图形参数的意思,直接拉一张表给大家: 表中都是一些很简单的描述,我相信大家一看就懂,这儿要给大家提的是type,tpye参数可以控制图的类型,常见的图的类型一览如下: 比如你要画一个点图...
函数plot_roc 用到的参数有 3 个: y_test:测试集真实标签 y_prob:测试集预测标签的概率 figsize:图片大小 首先用 predict_proba 得到 y_prob,再画出 ROC 曲线。 上图展示了三条信息: 10 条实线 - 10 个类别的「ROC 曲线」和 AUC (几乎为 1)。 1 条桃红虚线 - 考虑全部类别的「微观平均 ROC 曲...
n.cuts参数:展示几个截断点 labelsize: 展示标签的大小 labelround: label值保留几位小数 ggplot(test, aes(d = D, m = M1)) + geom_roc(n.cuts = 5, labelsize = 5, labelround = 2) 修改style-style_roc函数 styledplot <- basicplot + style_roc() styledplot image.png 修改xlab, 主题...
ROC Plot Multi 函数的参数包括 roc_auc_scores、perf_measures 等。roc_auc_scores 是一个向量,它包含了每个操作水平上的 ROC AUC 得分。perf_measures 是一个字符串,它指定了要绘制的性能度量,例如准确率、召回率等。 ROC Plot Multi 函数的用法示例如下: ```matlab % 假设我们有两个分类器,它们的 ROC AU...
plotsROC02<-plot_grid(roc3_02,roc10_02,roc20_02,roc50_02,labels=c("N3","N10","N20","N50"),label_size=16)title<-ggplot()+labs(title="ANN Models with 0.02 Learning Rate",subtitle="Models with 3, 10, 20, and 50 Neurons")+theme_minimal()plot_grid(title,plotsROC02,ncol=1,rel...