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首頁大數(shù)據(jù)時代R語言隨機森林ROC曲線下的面積如何計算?
R語言隨機森林ROC曲線下的面積如何計算?
2023-04-13
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R語言中,計算隨機森林( Random Forest)的 ROC 曲線下面積是一項重要的任務(wù)。ROC曲線下面積也稱為AUC(Area Under the Curve),用于評估分類器的性能。在本文中,我們將介紹如何使用R語言計算隨機森林ROC曲線下面積,并解釋這個度量的意義。

首先,我們需要明確隨機森林的概念。隨機森林是一種集成學(xué)習方法,由多個決策樹組成。每個決策樹都是對數(shù)據(jù)集的一個子集進行訓(xùn)練。然后,通過投票或平均值來確定最終的預(yù)測結(jié)果。與單個決策樹相比,隨機森林具有更高的準確性和泛化能力

接下來,我們需要導(dǎo)入必要的R包并加載數(shù)據(jù)。在本例中,我們使用UCI Machine Learning Repository提供的Pima Indians Diabetes Database數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包括768個女性樣本,每個樣本有8個生理指標以及是否患有糖尿病的標簽。

library(randomForest)
library(ROCR)

# Load data
data <- read.csv("pima-indians-diabetes.csv")

然后,我們需要將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集。在本例中,我們將80%的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練,20%的數(shù)據(jù)用于測試。

# Split data into training and testing sets
set.seed(123)
trainIndex <- sample(seq_len(nrow(data)), size = floor(0.8*nrow(data)), replace = FALSE)
trainData <- data[trainIndex, ]
testData <- data[-trainIndex,]

接下來,我們將使用隨機森林模型進行訓(xùn)練,并對測試數(shù)據(jù)進行預(yù)測。在本例中,我們使用了500個決策樹

# Train random forest model
model <- randomForest(as.factor(diabetes)~., data=trainData, ntree=500)

# Predict on test set
predictions <- predict(model, testData)

然后,我們可以使用ROCR包中的prediction和performance函數(shù)計算ROC曲線AUC。首先,我們需要創(chuàng)建一個prediction對象,其中包括隨機森林模型的預(yù)測結(jié)果以及測試數(shù)據(jù)集的真實標簽。

# Create prediction object
pred <- prediction(predictions, testData$diabetes)

然后,我們可以使用performance函數(shù)計算ROC曲線AUC。

# Compute ROC curve and AUC
perf <- performance(pred, measure = "tpr", x.measure = "fpr")
auc <- performance(pred, measure = "auc")

現(xiàn)在我們可以使用plot函數(shù)繪制ROC曲線并顯示AUC值。

# Plot ROC curve
plot(perf, main = "ROC Curve - Random Forest", col="blue", lwd=2)

# Add diagonal line for comparison
abline(a=0, b=1, lwd=2, lty=2)

# Add legend
legend("bottomright", legend = paste("AUC =", round(auc@y.values[[1]], 3)), col="blue", lwd=2, bty="n")

最后,我們可以看到繪制的ROC曲線和計算出的AUC值。在本例中,AUC為0.792,這意味著分類器具有適度的性能。

總之,在R語言中計算隨機森林ROC曲線下面積需要使用ROCR包中的prediction和performance函數(shù)。通過將預(yù)測結(jié)果和真實標簽傳遞給prediction函數(shù),我們可以創(chuàng)建一個prediction對象。然后,利用performance函數(shù)就可以計算ROC曲線AUC值。這個度量是評估分類器性能的重要指標,對于許多機器學(xué)習應(yīng)用程序都非常有用。

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }