简介:本文将介绍如何在R语言中使用`pROC`和`ggplot2`包来绘制ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)和PR曲线(Precision-Recall Curve),帮助数据分析师和机器学习爱好者更好地评估分类模型的性能。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 引言 在机器学习领...
breaks=seq(min(y.hat),max(y.hat) + <span # plot ROC curve pr <- prediction(y.hat, y) prf <- performance(pr, measure = measure, x.measure = x.measure) auc <- performance(pr, measure = "auc")@y.values[ plot(prf, main = "Curve (AUC: " AUC是完美的分类器 理想的分类器不会...
pr曲线 r语言 PR曲线（Precision-Recallcurve）是在分类领域中用于评估分类算法模型好坏的工具，它能够综合反映分类器的准确率和分类的全面性。下面演示如何使用R语言绘制PR曲线的示例代码。 R library(PRROC)#引入PRROC包 #生成分类算法的预测结果和真实分类标签 pred<-c(0.8,0.6,0.3,0.9,0.4,0.1) l...
PR曲线的R语言代码 PR曲线(Precision-Recall Curve)及其在R语言中的实现 在机器学习和数据科学的领域,评估模型的性能是一个至关重要的步骤。PR曲线(Precision-Recall Curve)作为一种性能评估工具,尤其适用于不平衡分类问题。本文将介绍PR曲线的基本概念、如何在R语言中绘制,以及相关的类图和关系图示例。 PR曲线的基本...
在上述代码中,"scores.class0"参数是预测结果的分数,"weights.class0"参数是真实标签。函数"pr.curve"返回一个包含PR曲线数据点的列表。 接下来,我们可以使用R语言中的"ggplot2"包来绘制PR曲线。代码如下所示: # 安装和加载ggplot2包install.packages("ggplot2")library(ggplot2)# 绘制PR曲线ggplot(data.frame(...
这个就是PR曲线,它的曲线下面积也是AUC(area under the curve),只不过这个是PR-AUC,上面的那个是ROC-AUC。 校准曲线 公众号后台回复校准曲线可获取合集,查看各种各样的校准曲线绘制,我这里给大家介绍最新的方法(其实之前也介绍过了),用probably这个包绘制: library(probably)## Warning: package 'probably' was ...
style="color:#78a960">T,breaks=seq(min(y.hat),max(y.hat)+<span# plot ROC curvepr<-prediction(y.hat,y)prf<-performance(pr,measure=measure,x.measure=x.measure)auc<-performance(pr,measure="auc")@y.values[plot(prf,main="Curve (AUC: " AUC是完美的分类器 理想的分类器不会产生任何预测...
## Area under the curve: 0.8477 # 画图 plot(rocc, print.auc=TRUE, auc.polygon=TRUE, max.auc.polygon=TRUE, auc.polygon.col="skyblue", grid=c(0.1,0.2), grid.col=c("green","red"), print.thres=TRUE) 关于ROC曲线绘制的合集,共13篇文章,链接:ROC曲线绘制合集 ...
(df$predictions,df$labels)perf<-performance(pred,"tpr","fpr")plot(perf,col='blue',lty=2)auc<-performance(pred,'auc')auc=unlist(slot(auc,"y.values"))plot(perf,xlim=c(0,1),ylim=c(0,1),col='red',main=paste("ROC curve (","AUC = ",auc,")"),lwd=2,cex.main=1.3,cex.lab=...