Pytania otagowane jako auc

AUC oznacza obszar pod krzywą i zwykle odnosi się do obszaru pod krzywą charakterystyki operatora odbiornika (ROC).

1
Dlaczego Anova () i drop1 () podają różne odpowiedzi dla GLMM?
Mam GLMM w postaci: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kiedy używam drop1(model, test="Chi"), otrzymuję inne wyniki niż w przypadku korzystania Anova(model, type="III")z pakietu samochodowego lub summary(model). Te dwa ostatnie dają te same odpowiedzi. Korzystając z wielu sfabrykowanych danych, odkryłem, że te …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
2
AUC w porządkowej regresji logistycznej
Używam 2 rodzajów regresji logistycznej - jeden jest typem prostym do klasyfikacji binarnej, a drugi to porządkowa regresja logistyczna. Do obliczenia dokładności pierwszego użyłem walidacji krzyżowej, w której obliczyłem AUC dla każdego krotności, a następnie obliczyłem średnią AUC. Jak mogę to zrobić dla porządkowej regresji logistycznej? Słyszałem o uogólnionym ROC …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.