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r - 从随机森林分类中绘制 ROC 曲线

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 11:42:24 26 4
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我正在尝试绘制随机森林分类的​​ ROC 曲线。绘图有效,但我认为我绘制了错误的数据,因为生成的绘图只有一个点(准确性)。

这是我使用的代码:

set.seed(55)
data.controls <- cforest_unbiased(ntree=100, mtry=3)
data.rf <- cforest(type ~ ., data = dataset ,controls=data.controls)
pred <- predict(data.rf, type="response")
preds <- prediction(as.numeric(pred), dataset$type)
perf <- performance(preds,"tpr","fpr")
performance(preds,"auc")@y.values
confusionMatrix(pred, dataset$type)

plot(perf,col='red',lwd=3)
abline(a=0,b=1,lwd=2,lty=2,col="gray")

最佳答案

要绘制接收器操作曲线,您需要移交分类器的连续输出,例如后验概率。也就是说,您需要预测 (data.rf, newdata, type = "prob")。

predicttype = "response" 已经为您提供了“硬化”因素作为输出。因此,您的工作点已经隐式固定。就此而言,您的情节是正确的。


旁注:随机森林的包内预测会过于乐观!

关于r - 从随机森林分类中绘制 ROC 曲线,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19972736/

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