मल्टीकलेज वर्गीकरण में आरओसी कर्व्स को कैसे प्लॉट करें?


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दूसरे शब्दों में, एक दो वर्ग की समस्या होने के बजाय मैं 4 कक्षाओं के साथ काम कर रहा हूं और अभी भी एयूसी का उपयोग करके प्रदर्शन का आकलन करना चाहता हूं।


क्या आयाम घटाना एक विकल्प है?
शेन

2
हमारे पास 4 कक्षाएं हैं, वास्तव में नहीं

Weka पूरी तरह से करता है, सभी वर्ग रणनीति के खिलाफ एक का उपयोग कर।

जवाबों:


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ऐसा लगता है कि आप मल्टी-क्लास आरओसी विश्लेषण की तलाश कर रहे हैं, जो आईसीएमएल'04 में एक ट्यूटोरियल में शामिल एक बहु-उद्देश्य अनुकूलन है । कई बहु-वर्गीय समस्या के रूप में, यह विचार आम तौर पर जोड़ीदार तुलना (एक वर्ग बनाम अन्य सभी वर्ग, एक वर्ग बनाम दूसरी कक्षा, देखें (1) या सांख्यिकीय शिक्षा के तत्व ) को पूरा करने के लिए है, और हाल ही में एक है उस विषय पर लैंडग्रीब और ड्यूइन का पेपर, जोड़ीवार विश्लेषण , पैटर्न रिकॉग्निशन लेटर्स २००ogn २ic: १-1४75-१be५। द्वारा मल्टीक्लास आरओसी का अनुमोदन। अब, विज़ुअलाइज़ेशन उद्देश्य के लिए, मैंने कुछ समय पहले कुछ कागजात देखे हैं, उनमें से अधिकांश आरओसी सतह (वीयूएस) या कोबवे आरेख के तहत मात्रा में बदल रहे हैं ।

मुझे नहीं पता, हालांकि, अगर इन विधियों का एक आर कार्यान्वयन मौजूद है, हालांकि मुझे लगता है कि stars()फ़ंक्शन का उपयोग कोबवेब प्लॉट के लिए किया जा सकता है। मैं सिर्फ एक Matlab टूलबॉक्स भर में भाग गया था जो बहु-स्तरीय आरओसी विश्लेषण, पीआरएसडी स्टूडियो की पेशकश करता है

अन्य कागजात जो विज़ुअलाइज़ेशन / कम्प्यूटेशन के लिए पहली शुरुआत के रूप में उपयोगी हो सकते हैं:

संदर्भ:
1. एल्विन, ईएल, शेपायर, आरई और सिंगर, वाई। (2000)। बाइनरी के लिए मल्टीस्केल्स को कम करना: मार्जिन क्लासिफायरियर के लिए एक एकीकृत दृष्टिकोण। मशीन लर्निंग रिसर्च जर्नल , 1 : 113–141।


7

मुझे हाल ही में R में यह PROC पैकेज मिला है जिसमें हैंड एंड टिल (2001) द्वारा बताई गई तकनीक का उपयोग करते हुए एक मल्टीकलस आरओसी प्लॉट किया गया है । आप multiclass.roc फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।


6

यहाँ उत्तर बहुत पूर्ण हैं, लेकिन मैं अभी भी अपने 5 सेंट जोड़ना चाहूंगा। इस सवाल में आप एक-बनाम-सभी दृष्टिकोण और आरओसीआर आर लाइब्रेरी का उपयोग करके आरओसी कर्व्स के उत्पादन के लिए आर कोड का एक उदाहरण पा सकते हैं ।

यह उस उत्तर से कथानक है:

आरओसी वक्र


5

जबकि गणित मेरे से परे है इस सामान्य समीक्षा लेख में कुछ संदर्भ हैं जिनकी आपको संभवतः रुचि होगी, और इसमें बहु-स्तरीय आरआईएफ ग्राफ का संक्षिप्त विवरण है।

टॉम फॉसेट पैटर्न मान्यता पत्र मात्रा 27, अंक 8, जून 2006, पृष्ठ 8-19-4 द्वारा आरओसी विश्लेषण का परिचय

Gd047 द्वारा उपलब्ध कराई गई पीडीएफ के लिए लिंक- धन्यवाद


2
मैं यही कहूंगा कि एक और लिंक google.gr/…
जार्ज डोंटास

1
और यहां एक और एक है, सीधे बहु-वर्ग की समस्या से संबंधित है: बहु-उद्देश्य अनुकूलन दृष्टिकोण से बहु-वर्ग आरओसी विश्लेषण, पैटर्न मान्यता पत्र 2006 27 (8): 918-927 ( j.mp/9AMgzq )।
chl

1
अन्य लिंक के लिए धन्यवाद, जाहिरा तौर पर है कि पूरे मुद्दे लोकप्रिय है, और प्रत्यक्ष विज्ञान पर अपने संग्रह यहां पाया जा सकता sciencedirect.com/...
एंडी डब्ल्यू
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