Я использую пакет rWeka для сравнения производительности различных алгоритмов машинного обучения, таких как:
# KNN:
(resultIBk <- IBk(postScore~., data_train))
# Naive Bayes:
NB <- make_Weka_classifier("weka/classifiers/bayes/NaiveBayes")
# Default settings Weka
(resultNB <- NB(postScore~., data_train))
# Decision Tree J48
(resultJ48 <- J48(postScore~., data_train))
Может кто-нибудь посоветовать, как рассчитать ROC AUC для различных алгоритмов машинного обучения в Weka? Я понимаю, что для разных алгоритмов код может быть разным, но я пытаюсь понять, с чего начать ...