multiROC:在多类分类中计算和可视化ROC和PR曲线
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资源说明:多ROC 跨多类分类计算和可视化ROC和PR曲线 接收器工作特性(ROC)和精度召回率(PR)是在各个领域比较二进制分类器的一种广泛使用的方法。 然而,许多现实世界中的问题被设计为多个类别(例如,癌症的肿瘤,淋巴结和转移分期系统),这需要一种评估策略来评估多类别分类器。 该软件包旨在通过使用置信区间计算多类ROC-AUC和PR-AUC并生成多类ROC曲线和PR曲线的发布质量图来填补空白。 可通过访问用户友好的网站。 1引文 一旦发表,请引用我们的论文:(已提交)。 2安装 从GitHub安装multiROC : install.packages( ' devtools ' ) require( devtools ) install_github( " WandeRum/multiROC " ) require( multiROC ) 从CRAN安装multiROC : inst
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