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。
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1引文
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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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