通过PR中的PRROC包进行精确调用曲线计算

时间:2016-09-15 10:30:16

标签: r auc precision-recall

我的问题与this问题有关。我有兴趣计算Precision-Recall Curve(PRC)和PRC下的区域。我发现了一个很好的R包 PRROC 来完成这两项任务。根据功能 pr.curve package说明(第5页),您必须提供2个参数。 1)属于正类的数据点的分类分数 2)属于负类的数据点的分类分数(参见手册第7页)。他们提供的例子是:

# create artificial scores as random numbers
x <- rnorm( 1000 );
y <- rnorm( 1000, -1 );
# compute PR curve
pr <- pr.curve( x, y, curve = TRUE );

我的问题是我在正面课程中有14000个数据点,在负面课程中有2560595个数据点,对于这样的数据,它已经是1天了,但我还没有得到结果。为简单起见,您可以尝试已经给出的示例的扩展。

# create artificial scores as random numbers
x <- rnorm( 14000 );
y <- rnorm( 2560595, -1 );
# compute PR curve
pr <- pr.curve( x, y, curve = TRUE );

1 个答案:

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您可以尝试.paginate('.paginate > li.current + a > a@href') or .paginate('.paginate > li.current > a@href')

中的AUPRC()

<强>被修改

这个precrec包似乎更好。它与ggplot2兼容,并用C ++实现。如需基准测试结果,请查看this paper