自动编码器分类绘制Roc曲线
自动编码器是一种无监督学习算法，用于数据降维和特征提取。它可以将输入数据转换为隐藏表示，然后再通过解码器将隐藏表示转换回原始数据的近似重构。自动编码器的主要目标是最小化重构误差，从而学习到数据的压缩表示。
自动编码器的分类绘制Roc曲线是一种基于自动编码器的分类方法。首先，通过训练自动编码器来学习数据的特征表示。然后，使用学习到的特征表示作为输入，结合监督学习算法（如支持向量机、逻辑回归等）进行分类任务。最后，根据分类结果绘制Roc曲线，评估分类模型的性能。
自动编码器分类绘制Roc曲线的优势包括：
- 特征学习：自动编码器能够学习到数据的有用特征表示，提取数据中的潜在模式和结构，从而改善分类性能。
- 数据降维：自动编码器可以将高维数据压缩成低维表示，减少数据维度，简化分类任务。
- 鲁棒性：自动编码器对于数据中的噪声和变化具有一定的鲁棒性，能够更好地应对不完整或有噪声的数据。
自动编码器分类绘制Roc曲线的应用场景包括：
- 图像分类：自动编码器可以用于提取图像特征，然后结合监督学习算法进行图像分类任务。
- 文本分类：自动编码器可以用于学习文本特征表示，然后结合监督学习算法进行文本分类任务。
- 信号处理：自动编码器可以用于提取信号特征，然后结合监督学习算法进行信号分类任务。
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自动编码器分类绘制Roc曲线
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首先，我很抱歉，这可能是一个重复的问题，或者对机器学习开发人员来说很容易，通常在matlab中很容易绘制roc曲线。我想在我的代码中绘制它，但我不知道如何绘制它的分数。
浏览 25提问于2019-02-13得票数 2
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有没有一种方法可以自动将两个模型的结果保存为表格格式，以便我可以轻松地比较这两种情况下各种指标的差异？我的问题是，如果我声明3-4个型号，我如何自动比较性能？
浏览 2提问于2018-03-02得票数 1
我正在研究一个多类文本分类问题，并为文本分类进行集成学习。我选择硬投票作为合奏技巧。我试图为我的集成方法绘制ROC曲线，但由于显示了ROC曲线不能用于硬投票集成方法这一错误，它是行不通的。因此，我的问题是，是否有任何可能的方法，我可以为我的硬投票集成分类器绘制ROC曲线在python。
浏览 0提问于2020-07-07得票数 3
作为绘制ROC曲线的参数，例如在分类模型中，我可以得到预测的标签和预测的概率。输出层中有softmax层。
在分类问题中，我应该使用预测的标签或预测的概率来绘制ROC曲线。
浏览 0提问于2018-05-27得票数 1
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在那里，他们用ROC曲线来测量分类器的精度。
请有人解释一下，在像人脸或非人脸这样的二元分类器中，如何绘制ROC曲线？我是说数据点是如何得到的。
浏览 4提问于2018-02-21得票数 0
2回答
我可以期待一个连续的ROC曲线关于二元结果(实际的，预测的)。我在二进制实际和二进制预测结果上使用了以下命令，我得到的只是带有一个inflection.The命令的图，我使用的命令是plot.roc(data$actual,data$0
110请告诉我，如果有其他的解释，并绘制中华民国
浏览 3提问于2015-10-19得票数 0
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我正在使用scikit learn，我想要绘制精确度和召回率曲线。我使用的分类器是RandomForestClassifier。scikit学习文档中的所有资源都使用二进制分类。另外，我可以绘制多类的ROC曲线吗？
此外，我只找到了多标签的支持向量机，它有一个RandomForest没有的decision_function
浏览 5提问于2019-05-11得票数 20
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我试图绘制一个标识符的ROC曲线，该标识符用于根据背景数据集确定正事件。标识符是两个组之间有一些重叠的概率分数的列表。ROC曲线，以评估标识符如何将数据分类为正确的组。虽然在正数据集和负数据集之间产生的分类器值有明显的区别，但我目前的ROC图在R中显示出较低的AUC值。我的阳性数据的概率分数比背景低，所以如果我把分类转换成前景点，我得到了一个高分的AUC曲线，我不完全清楚为什么会这样，哪一幅是最好用的，或者在分析我的
浏览 4提问于2017-11-24得票数 2
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我正在为我实现的一系列分类器绘制ROC曲线。问题是，当我有一个带有成本矩阵的C.50分类器时，我会得到下一个错误消息(我正在使用RStudio)。
pred.class.cost <- pred
浏览 1提问于2015-09-17得票数 1
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1回答
现在我在绘制ROC曲线时遇到了问题。我已经尝试了几个代码，但大多数都给我一个错误的多标签是不解释的。我有以下代码，直到我的神经网络产生准确性。如果有人能帮助我完成代码的后面部分，我将不胜感激。
浏览 25提问于2018-08-30得票数 1
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用于分割的DSC和IOU
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在培训和验证过程中，我一直试图以二进制交叉熵作为损失，并阅读dice_coeff和iou作为衡量标准。经过5个年代后的结果是我使用的指标如下： def f(y_true, y_pred)
浏览 6提问于2021-05-30得票数 1
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根据我的理解，由于Relu不能提供与Softmax不同的概率，所以不可能绘制ROC曲线。但是，有没有办法将输出从Relu转换成类似于ROC曲线的输出。我对此很感兴趣，因为我的项目(图像分类)能够调整分类阈值是很重要的。
浏览 0提问于2020-11-24得票数 1
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如何根据这些数据绘制ROC曲线？
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number_of_test_images
print number_of_test_images/correct_classification * 100 有没有办法在测试数据集上测试模型时找到ROC曲线？
浏览 32提问于2019-01-06得票数 0
我试图从tpr(true positive rate)和fpr(false positive rate)获得roc_curve()，然后再绘制图表，看看我的模型如何处理多标签(500 label)不平衡的数据, 0. ]])
fpr, tpr, thresholds= roc_curve(y_test,y_pred)
最后一行代码给出了错误。recent
浏览 7提问于2020-12-10得票数 1
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用空间绘制ROC曲线
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我已经设法用Spacy训练了一个定制的NER模型，我想演示它的ROC曲线。我可以使用得分手()获得最终的召回，精确和F-得分，但我想想象的中华民国曲线的材料库。
我如何利用这个平台来策划中华民国呢？
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def plot_roc
浏览 5提问于2017-11-30得票数 1
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2回答
隔离林的ROC曲线
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我试图绘制ROC曲线，以评估乳腺癌数据集隔离森林的准确性。从混淆矩阵中计算出真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)。但是，我不明白TPR和FPR是如何以矩阵的形式出现的，而不是单整数值。而ROC曲线似乎只适用于矩阵形式的FPR和TPR (我还试图手工编写计算FPR和TPR的代码)。不管怎样，我的ROC曲线是一条直线。为什么会这样呢？tp_rate = TP/(TP+FN)
fp_rate = FP/(FP+
浏览 1提问于2019-03-11得票数 4
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我打算使用RandomForestClassifier绘制一条用于二分类的ROC曲线In [84]: testOut[85]: array([0, 1, 0, ..., 1, 0, 0])
如何在ipython中移植ROC曲线并获得此二进制分类结果的AUC (曲线下面积)？
浏览 2提问于2017-03-27得票数 9
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