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 的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 );
答案 0 :(得分:0)
您可以尝试.paginate('.paginate > li.current + a > a@href')
or
.paginate('.paginate > li.current > a@href')
包
AUPRC()
<强>被修改强>
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