我在使用Weka 3.6的图形界面来比较一组监督学习算法在数据集上的表现。我为每个学习算法生成了单独的ROC曲线。我的问题是:在Weka中是否有办法在一组相同的尺度上生成所有算法的ROC曲线(这样比较会更容易)?如果没有,我可以做些什么?谢谢。
回答:
据我的经验来看,答案是否定的。你只能一次查看一个分类器的ROC曲线,而不能在一个地方查看所有分类器的ROC曲线。然而,为了进行比较,你可以从分类器标签中获取ROC值,并比较这些值(越接近1表示分类器越好)。
我在使用Weka 3.6的图形界面来比较一组监督学习算法在数据集上的表现。我为每个学习算法生成了单独的ROC曲线。我的问题是:在Weka中是否有办法在一组相同的尺度上生成所有算法的ROC曲线(这样比较会更容易)?如果没有,我可以做些什么?谢谢。
回答:
据我的经验来看,答案是否定的。你只能一次查看一个分类器的ROC曲线,而不能在一个地方查看所有分类器的ROC曲线。然而,为了进行比较,你可以从分类器标签中获取ROC值,并比较这些值(越接近1表示分类器越好)。