我正在使用插入符號包來比較不同的模型。
訓練完模型后，如何找到ROC區域。
# Split data
a<- createDataPartition(data$target, p = .8, list = FALSE)
train <- data[ a,]
test <- data[-a,]
myControl = trainControl(
method = "cv",
summaryFunction = twoClassSummary,
classProbs = TRUE,
verboseIter = FALSE,
)
model_knn = train(
target ~ .,
train,
method = "knn",
metric = "ROC",
tuneLength = 10,
trControl = myControl)
例如，這是構建的模型之一。如果我執行以下操作，我可以獲得我的訓練集的 ROC 曲線。但是要獲得我的測驗資料集的 ROC？
model_knn
plot(model)
uj5u.com熱心網友回復：
由于您沒有提供任何資料，我使用的是聲納資料。您可以使用以下代碼制作測驗資料的 ROC 圖
library(caret)
library(MLeval)
data(Sonar)
# Split data
a <- createDataPartition(Sonar$Class, p=0.8, list=FALSE)
train <- Sonar[ a, ]
test <- Sonar[ -a, ]
myControl = trainControl(
method = "cv",
summaryFunction = twoClassSummary,
classProbs = TRUE,
verboseIter = FALSE,
)
model_knn = train(
Class ~ .,
train,
method = "knn",
metric = "ROC",
tuneLength = 10,
trControl = myControl)
pred <- predict(model_knn, newdata=test, type="prob")
ROC <- evalm(data.frame(pred, test$Class, Group = "KNN"))
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qukuanlian/364534.html
上一篇：Cordova文字轉語音
下一篇：CUDAOOM-但數字不加起來？