Question

我想在R中使用多层感知器训练我的数据，并将评估结果看作'auc score'。 R中有一个名为“monmlp”的包，但我不知道如何正确使用它。

我写了以下代码

> mlp.model = monmlp.fit(x, y, hidden1=3, n.ensemble=15, monotone=1, bag=T)
** Ensemble 1 
** Bagging on
1 0.9206784 
** 0.9206784 

** Ensemble 2 
** Bagging on
1 0.8200886 
** 0.8200886 

** Ensemble 3 
** Bagging on
1 0.8278868 
** 0.8278868
.
.
.
** Ensemble 15 
** Bagging on
1 0.8186057 
** 0.8186057 

mlp.pred <- monmlp.predict(x = x, weights = mlp.model)

现在还可以，但下一步是什么？我怎样才能找到auc分数？

谢谢..

Answer 1

根据Machine learning task view的建议，你可以使用ROCR包。

# Sample data
library(monmlp)
n <- 1000
k <- 7
x <- matrix( rnorm(k*n), nr=n )
w <- rnorm(k)
y <- ifelse( logistic( x %*% w ) + rnorm(n, sd = 0.2) > 1, 0, 1 )

# Fit the model and compute the predictions
r <- monmlp.fit(x, y, hidden1=3, n.ensemble=15, monotone=1, bag=TRUE)
z <- monmlp.predict(x = x, weights = r)

# Compute the AUC
library(ROCR)
plot( performance( prediction( z, y ), "tpr","fpr" ) )
performance( prediction( z, y ), "auc" )@y.values[[1]]

如何在R中使用MLP（多层感知器）？

1 个答案: