Paquet : r-cran-rocr (1.0-11-2)

[ Paquet source : r-cran-rocr  ]

paquet de GNU R pour préparer et afficher des courbes ROC

Les courbes de caractéristiques de performance (ROC), les courbes de sensibilité/spécificité, les graphes d’élévation (lift chart) et les graphiques de précision/rappel sont des exemples populaires de visualisations dans l’analyse de compromis (trade-off) pour des paires particulières de mesures de performance. ROCR est un outil flexible pour créer des courbes en 2D de performance paramétrées selon des seuils en combinant librement deux parmi 25 mesures de performance (de nouvelles mesures peuvent être ajoutées en utilisant une interface standard). Des moyennes de courbes de différentes exécutions de validation croisée ou de bootstrap peuvent être réalisées par différentes méthodes, et des écarts-types, des erreurs-types ou des boîtes à moustache peuvent être utilisés pour visualiser les variations entre les exécutions. Le paramétrage peut être visualisé en imprimant des valeurs de seuil aux positions correspondantes des courbes ou en colorant la courbe selon le seuil. Tous les composants d’un tracé de performance peuvent être ajustés rapidement en utilisant un mécanisme flexible de répartition de paramètres. Malgré sa flexibilité, ROCR est d’utilisation aisée, avec seulement trois commandes et des valeurs par défaut appropriées pour toutes les options de paramètres.

Caractéristiques de ROCR : courbe ROC, tracé de précision/rappel, graphe d’élévations, courbe des coûts, courbe personnalisée en choisissant librement une mesure de performance pour l’axe des X et une autre pour l’axe des Y, gestion des données issues de validation croisée ou bootstrap, moyenne de courbe (verticalement, horizontalement ou par seuil), graphique d’erreurs-types, boîte à moustache, courbe avec codage de couleurs selon le seuil, impression de valeurs de seuil sur la courbe, intégration poussée avec les fonctions de tracé de R (rendant aisée l’ajustement de tracé ou la combinaison de plusieurs tracés), personnalisation complète, facilité d’utilisation (seulement trois commandes).

Mesures de performance connues de ROCR : précision, taux d’erreurs, taux de vrais positifs, taux de faux positifs, taux de vrais négatifs, taux de faux négatifs, sensibilité, spécificité, rappel, valeur prédictive positive, valeur prédictive négative, précision, taux de chute, élément non retrouvé, coefficient de corrélation phi, coefficient de corrélation de Matthews, information mutuelle, test du khi deux d'indépendance, rapport des chances (odds ratio), valeur d’élévation (lift value), test F de précision/rappel, enveloppe convexe ROC, aire sous la courbe ROC, seuil de rentabilité pour les précision/rappel, erreur de calibration, espérance mathématique d’entropie-croisée, erreur moyenne quadratique, mesure SAR, espérance du coût, coût explicite.

Étiquettes: Développement de logiciel: Programmation GNU R, Domaine: Statistiques, Mis en œuvre en: GNU R, Rôle: role::program, role::shared-lib, But: Analyse, Visualisation de données

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• dep: r-base-core (>= 4.0.0-3)

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