使用autoplot函数可视化模型在每个交叉验证的每一折fold在每个分类上的PR曲线

最新推荐文章于 2025-05-15 09:12:15 发布

夜色恬静

最新推荐文章于 2025-05-15 09:12:15 发布

阅读量212

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：分类数据挖掘人工智能 R语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ByteKnight/article/details/132350114

R语言专栏收录该内容

100 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何在R语言中使用autoplot函数展示模型在每个交叉验证fold上分类的PR曲线，以评估二分类问题中模型的精确率和召回率。通过示例展示了从加载数据到使用SVM进行5折交叉验证，再到生成和解析PR曲线的过程。

使用autoplot函数可视化模型在每个交叉验证的每一折fold在每个分类上的PR曲线

PR曲线（Precision-Recall Curve）是一种常用于评估分类模型性能的方法，它展示了在不同阈值下分类器的精确率（Precision）和召回率（Recall）之间的关系。在R语言中，我们可以使用autoplot函数来方便地绘制PR曲线。

首先，我们需要准备一个分类模型和相关的数据集。假设我们有一个二分类问题，数据集包含特征矩阵X和标签向量y。我们可以使用训练集和测试集进行交叉验证，以获取每个交叉验证的PR曲线。

library(caret)
library(e1071)
library(ggplot2)

# 准备数据集
data(iris)
X <- iris[, 1:4]
y <- as.factor(iris$Species)

# 创建分类模型
model <- train(
  X, y,
  method = "svmLinear",
  trControl = trainControl(method = "cv", number = 5),
  metric = "ROC",
  preProcess = c("center", "scale"),
  tuneGrid = data.frame(C = 10^seq(-1, 1, by = 0.5))
)

# 使用autoplot函数绘制PR曲线
pr_curve <- pr.curve(model$finalModel, X, y)
autoplot(pr_curve) +
  labs(title = "PR曲线")

在上述代

了解本专栏