Я использую пакет PRROC в R, чтобы нарисовать ROC-кривую для классификатора с мягкой меткой.Ниже приведены выходные данные классификатора для 6 точек тестовых данных:
class o class 1 True class
0.52 0.48 1
0.02 0.98 1
0.7 0.3 0
0.65 0.35 0
0.05 0.95 1
0.12 0.88 0
0.20 0.80 1
Каждая строка соответствует одной точке данных.Первый столбец - это вероятность того, что точка данных принадлежит классу 0, а второй столбец - это вероятность того, что точка данных принадлежит классу 1. Эти две вероятности составляют в целом 1. Третий столбец, который добавлен мной, - этоистинный класс, к которому принадлежит точка данных.
Когда я использую пакет 'PRROC' в R, я сначала создал файл со следующим содержимым:
0.48 1
0.98 1
0.7 0
0.65 0
0.95 1
0.12 0
0.80 1
В этом файлекаждая строка соответствует тестовой точке данных.Первый столбец - это вероятность того, что точка данных принадлежит истинному классу, а второй столбец - истинный класс точки данных.
Затем я набираю следующую команду:
pile <- read.delim("/path/to/the/file", header=FALSE, sep="\t", quote="", dec=NULL)
pr <- pr.curve(scores.class0=pile[,1], weights.class0=pile[,2], curve =TRUE)
plot(pr)
НоЯ получил странный сюжет.Может кто-нибудь помочь мне с этой проблемой?И я не понимаю разницы между термином оценок и термином weights.class0 в мягкой маркировке (вероятность того, что каждая точка данных принадлежит положительному классу).Для моего случая, каковы результаты классификации и weights.class0?