注释test2 <- as.data.frame(test[, cols]) colnames(test2) <- colnames(learn2[-ncol(learn2)]) test_predict <- as.vector(predict(z, test2)$x) test_predict <- rev * test_predict poly_func <- get_fisher_poly_func(a, cnames, b) Y <- learn[, ncol(learn)] mroc <- roc(Y, model_predict, plot = F, main = main, direction = "<", levels = c(0L, 1L) ) auc <- as.numeric(split(mroc$auc, "curve: ")[1]) thre_opt <- coords(mroc, "best", ret = c("threshold"), transpose = TRUE)[1] coords <- coords(mroc, thre_opt, "threshold", ret = c( "sensitivity", "specificity", "accuracy", "ppv", "npv" ), transpose = TRUE ) model_sens <- format(coords[1], digits = 4) model_spec <- format(coords[2], digits = 4) model_accu <- format(coords[3], digits = 4) model_ppv <- format(coords[4], digits = 4) model_npv <- format(coords[5], digits = 4) model_auc <- format(auc, digits = 4) Y <- test[, ncol(test)] mroc <- roc(Y, test_predict, plot = F, main = main, direction = "<", levels = c(0L, 1L) ) auc <- as.numeric(split(mroc$auc, "curve: ")[1]) coords <- coords(mroc, thre_opt, "threshold", ret = c( "sensitivity", "specificity", "accuracy", "ppv", "npv" ), transpose = TRUE )

这段代码看起来是在进行机器学习模型的评估，其中使用了ROC曲线和AUC指标来评估模型的性能。首先，使用了测试集数据test来进行预测，并计算了预测结果的AUC值。然后，从ROC曲线上获取了最佳阈值，并计算了在该阈值下的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值和阴性预测值等指标。最后，将这些指标的值进行格式化，并保存在model_sens、model_spec、model_accu、model_ppv和model_npv变量中，同时将AUC值格式化后保存在model_auc变量中。

相关问题

tsne_result<-as.data.frame(tsne$Y) > colnames(tsne_result)<-c('tsn1','tsn2') > ggplot(tsne_result,aes(tsn1,tsn2,color=cols)) > ggplot(tsne_result,aes(tsn1,tsn2))+geom_point() > library(ggplot2) > View(optdigits) > ggplot(tsne_result,aes(tsn1,tsn2,color=optdigits$Portfolio.Exits))+geom_point() > tsne$Y > plot(tsne$Y

这是一段 R 语言的代码，主要是使用 t-SNE 算法对数据进行降维，并利用 ggplot2 包进行可视化。其中，tsne_result 存储了降维后的结果，optdigits 是一个数据集，cols 和 Portfolio.Exits 是该数据集中的两个变量。具体代码解释如下：

- 第一行将 t-SNE 结果转换为数据框格式；
- 第二行为新的数据框添加列名；
- 第三行使用 ggplot2 包创建绘图对象，并设置颜色映射为 cols 变量；
- 第四行使用 ggplot2 包创建绘图对象，并添加散点图层；
- 第五行加载 ggplot2 包；
- 第六行查看 optdigits 数据集；
- 第七行使用 ggplot2 包创建绘图对象，并设置颜色映射为 Portfolio.Exits 变量；
- 第八行输出 t-SNE 的降维结果；
- 第九行使用基础 plot 函数绘制 t-SNE 的降维结果。

> optdigits <- read.csv("/Users/jiawen/Desktop/optdigits_csv.csv") > optdigits_dist <- dist(optdigits[,1:1038]) Error in `[.data.frame`(optdigits, , 1:1038) : undefined columns selected > optdigits <- optdigits[complete.cases(optdigits),] > optdigits_dist <- dist(optdigits[,1:1038]) Error in `[.data.frame`(optdigits, , 1:1038) : undefined columns selected > optdigits_dist <- dist(optdigits[,1:3]) > mds <- cmdscale(optdigits_dist) > cols <- rainbow(10) > plot(mds,col=cols[optdigits$class+1])为什么mds图像里什么也没有

这个问题可能是因为在距离矩阵计算时，使用了过多的特征列。根据您的代码，您试图计算前1038列的距离矩阵，但是optdigits数据集只有64列。因此，您应该使用正确的列数来计算距离矩阵。例如，如果您只想使用前3列的特征来计算距离矩阵，则可以使用以下代码：

optdigits_dist <- dist(optdigits[,1:3])

如果您仍然无法得到正确的图像，您可以尝试绘制不同的维度。例如，您可以尝试绘制前两个维度：

plot(mds[,1], mds[,2], col=cols[optdigits$class+1])

希望这可以帮助您解决问题。