# スタッキングモデル上のROCrカーブ -- r フィールド 関連 問題

## ROCR Curve on a stacking model

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### 問題

<事前> <コード> SsnValidator.cs3 になる

<事前> <コード> SsnValidator.cs4

モデルの最良の相関関係

<事前> <コード> SsnValidator.cs5

ROC曲線の計算

<事前> <コード> ColorPicker.css16

イメージの説明を入力ここに

I'm doing a stacking model and I want to find the ROC Curve for it and RAUC (receiver under the curve area) using ROCR Library but unfortunately, the roc curve is showing a weird graph this is the code so far

`` library(caretEnsemble) control <- trainControl(method="repeatedcv", number=10, repeats=3, savePredictions=TRUE,  classProbs=TRUE,preProc=c("center","scale")) algorithmList <- c( 'rpart', 'knn', 'nb') set.seed(seed) models <- caretList(Revenue~., data=training, trControl=control, methodList=algorithmList) results <- resamples(models) summary(results) dotplot(results) bwplot(results) ``

which will result in

``Models: rpart, nb, knn  Number of resamples: 30   Accuracy             Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. NA's rpart 0.7714286 0.8539916 0.8873016 0.8803097 0.9142857 0.9714286    0 nb    0.7777778 0.8865079 0.9142857 0.9137333 0.9428571 1.0000000    0 knn   0.7647059 0.8055556 0.8431373 0.8450825 0.8857143 0.9166667    0  Kappa             Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. NA's rpart 0.4776119 0.6618591 0.7490016 0.7345538 0.8127266 0.9378330    0 nb    0.5485893 0.7595388 0.8059150 0.8126149 0.8779422 1.0000000    0 knn   0.3928571 0.5363648 0.6353245 0.6327338 0.7329892 0.8098592    0 ``

combing the model with the best correlation

``set.seed(seed) stack.glm <- caretStack(models, method="knn", metric="Accuracy", trControl=stackControl) print(stack.glm) ``

calculating the ROC Curve

``library(ROCR) lda.model <- predict(stack.glm,newdata = testing,type = 'prob') lda.pre <- prediction(as.numeric(lda.model),as.numeric( testing\$Revenue)) evl1 <- performance(lda.pre,"acc") plot(evl1) ``

enter image description here

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