ROC曲线误差
ROC curve error
我有这样的数据集
train <- sample(1:nrow(df), nrow(df)*0.80)
train <- df[train, ]
test <- df[-train, ]
NaiveBayes1 <-naiveBayes(purchased ~ .,data=train)
pre1 <- predict(NaiveBayes1,test,probability = TRUE)
library(pROC)
roc1 <- roc(test$purchased, pre1$posterior[,1])
我得到这个错误:
pre1$posterior 错误:$ 运算符对于原子向量无效
我在 class 中使用 LDA 完成了它并且它有效但对于 naivebays,它不起作用。任何帮助将不胜感激。
将最后两行更改为:
pre1 <- predict(NaiveBayes1, test, probability = TRUE)
roc1 <- roc(test$purchased, pre1$posterior[,1])
收件人:
pre1 <- predict(NaiveBayes1, test, type = "raw")
roc1 <- roc(test$purchased, pre1[,1])
我有这样的数据集
train <- sample(1:nrow(df), nrow(df)*0.80)
train <- df[train, ]
test <- df[-train, ]
NaiveBayes1 <-naiveBayes(purchased ~ .,data=train)
pre1 <- predict(NaiveBayes1,test,probability = TRUE)
library(pROC)
roc1 <- roc(test$purchased, pre1$posterior[,1])
我得到这个错误:
pre1$posterior 错误:$ 运算符对于原子向量无效
我在 class 中使用 LDA 完成了它并且它有效但对于 naivebays,它不起作用。任何帮助将不胜感激。
将最后两行更改为:
pre1 <- predict(NaiveBayes1, test, probability = TRUE)
roc1 <- roc(test$purchased, pre1$posterior[,1])
收件人:
pre1 <- predict(NaiveBayes1, test, type = "raw")
roc1 <- roc(test$purchased, pre1[,1])