楼主您好，已有显著图，想完成显著图的AUC实验结果分析，能不能求教应该怎么操作？求相应代码~1498072980@qq.com
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- 2020-12-13 23:17回答 8 已采纳 1，roc 纵坐标是TPR,横坐标是FPR，ks 是两条曲线，上曲线是TPR,下方曲线是FPR。 所以ks 线放在roc 里，就相当于roc 曲线跟y=x 直线的距离。所以roc 越大，曲线越高，跟y
- 2020-05-25 11:27回答 1 已采纳 你在每次实验时需要保存下fpr和tpr, 然后可以做个平均化处理，我这里是用的类似宏平均的处理。希望能帮到你。 import numpy as np from scipy import int
- 2023-04-05 21:40回答 2 已采纳 该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下： 如果使用SVM模型进行预测，并且得到的ROC曲线下的AUC值为1，可能是因为以下原因： 1. 数据问题：可能存在数据泄漏或者过拟
- 2022-11-24 10:30@李忆如的博客 探究并实践不同数据集、不同平台下传统显著性检测算法与深度学习的显著性检测算法，故选择了Matlab下的传统算法Fast and Efficient Saliency (FES)与Python下的深度学习算法MSI-Net进行实验。此外，还在部分开源平台...
- 2022-11-18 00:00回答 4 已采纳 看他人的实例分享，都是使用下载和加载pROC包进行计算AUC的置信区间，提供实例参考：http://www.manongjc.com/detail/59-uvtpzbfuyigpyju.html
- 2023-03-16 21:13回答 9 已采纳 该回答引用chatGpt根据您提供的信息，所有评价指标都为1，但是ROC曲线不符合预期，这表明评价指标的结果可能不正确。有以下几个问题需要检查和调整： 对于多类别问题，需要使用label_binari
- 2023-03-01 10:27回答 1 已采纳 一眼光俊，这个出结果是有条件的(pValue<0.01) & (roc$AUC[2]>0.68) & (pValueTest<0.05) & (rocTest$AUC[2]>0
- 2022-08-08 19:48Wsyoneself的博客 显著性检验--学习笔记
- 2023-03-08 22:01回答 2 已采纳 该回答引用ChatGPT 首先， ROC AUC 曲线是一种用于评估分类模型性能的指标，它的输入数据需要是分类器的预测概率值和对应的真实标签。因此，将一个数列的变换代入算 ROC AUC 曲线并不是
- 2023-03-03 10:58回答 9 已采纳 import autogluon from autogluon.tabular import TabularDataset,TabularPredictor import pandas as p
- 2018-11-28 14:57回答 1 已采纳 感觉你的描述就是计算交叉熵(Cross Entropy) https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834
- 2020-11-09 16:54taoy86的博客 6.实验结果分析 不是每个想法都是好的，大部分想法都是不好的。 在互联网背景下，快速试错已经成为产品持续迭代的必备能力。借鉴传统行业(医学等)成熟的实验理论(因果推断)，互联网逐渐发展了以AB Test为核心的...
- 2023-01-16 18:43回答 4 已采纳 当使用 GradientBoostingRegressor 算法时，出现“Classification metrics can't handle a mix of binary and continu
- 2020-12-24 10:20weixin_39832829的博客 曲线ROC下的面积(简称AUC)是机器学习中一种重要的...对AUC的研究可以追溯至20世纪70年代的雷达信号探测分析，之后AUC被用于心理学、医学检测以及机器学习。直观而言，AUC用于衡量一种学习算法将训练数据中正类数据...
- 2023-03-25 13:00不懂python不懂R的博客 r语言差异显著性分析
- 2021-01-15 10:26Archy瞬的博客 目前关于视觉显著性的研究主要集中在两个方面： 注视点的预测和SOD（显著性目标检测），然后这两者之间的关系并没有很好的探索，论文提出了一种利用注视点预测模型辨别显著性目标。通过利用注视点预测推理显著目标，...
- 2019-09-07 07:11针对目前基于共生直方图显著性方法检测得到的显著性...对AIM数据集进行数值实验，该方法对原方法在准确性和鲁棒性上都具有较为明显的改善，通过ROC曲线进行分析，所提出方法将原方法的AUC值从0.720 8提高到0.731 1。
- 2019-09-23 11:07wcx915的博客 基于频谱分析的显著性模型，形式简洁，易于解释和实现，并且在注意焦点预测和显著区域检测方面取得了很大的成功，但其生物合理性不是非常清楚。经典模型有：频谱残差的显著性检测模型（纯数学计算方法）。 ...
- 2015-09-21 15:22tyq101010的博客 1) HC：基于直方图对比度的方法，每一个像素的显著性值是由它与图像中所有其他像素的颜色差异来确定，得到全分辨率显著性图像； 2) RC：基于局部对比度的方法，先将图像分割成小区域，采用的分割方法是
- 2022-02-10 23:11曦嘻喜喜的博客 趋势分析
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