Pytania otagowane jako roc

Charakterystyka pracy odbiornika, znana również jako krzywa ROC.

1
Krzywe ROC dla niezrównoważonych zestawów danych
Rozważ macierz wejściową i wyjście binarne .XXXyyy Częstym sposobem pomiaru wydajności klasyfikatora jest użycie krzywych ROC. Na wykresie ROC przekątna jest wynikiem, który można uzyskać z losowego klasyfikatora. W przypadku niezrównoważonego wyjścia wydajność losowego klasyfikatora można poprawić, wybierając lub z różnymi prawdopodobieństwami.yyy000111 Jak wydajność takiego klasyfikatora można przedstawić na wykresie …
1
Interpretacja obszaru pod krzywą PR
Obecnie porównuję trzy metody i mam metryki Dokładność, auROC i auPR. I mam następujące wyniki: Metoda A - wg: 0,75, auROC: 0,75, auPR: 0,45 Metoda B - wg: 0,65, auROC: 0,55, auPR: 0,40 Metoda C - acc: 0,55, auROC: 0,70, auPR: 0,65 Dobrze rozumiem dokładność i auROC (aby dobrze zapamiętać, …
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
Jak wykonać analizę ROC w R za pomocą modelu Coxa
Stworzyłem kilka modeli regresji Coxa i chciałbym zobaczyć, jak dobrze działają te modele, i pomyślałem, że być może krzywa ROC lub statystyka c mogą być przydatne podobnie jak w przypadku tych artykułów: JN Armitage och JH van der Meulen, „Identyfikacja chorób współistniejących u pacjentów chirurgicznych przy użyciu danych administracyjnych z …
10 r  survival  roc 
2
Uzasadnienie zastosowania AUC?
Zwłaszcza w informatycznej literaturze dotyczącej uczenia maszynowego AUC (obszar pod krzywą charakterystyczną operatora odbiornika) jest popularnym kryterium oceny klasyfikatorów. Jakie są uzasadnienia korzystania z AUC? Np. Czy istnieje konkretna funkcja straty, dla której optymalną decyzją jest klasyfikator o najlepszym AUC?
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 …
2
Miara wydajności klasyfikatora, która łączy czułość i swoistość?
Mam dane z 2 klasami, na których przeprowadzam klasyfikację przy użyciu wielu klasyfikatorów. A zestawy danych są dobrze wyważone. Oceniając skuteczność klasyfikatorów, muszę wziąć pod uwagę, jak dokładny jest klasyfikator w określaniu nie tylko prawdziwych pozytywów, ale także prawdziwych negatywów. Dlatego jeśli użyję dokładności, a jeśli klasyfikator jest stronniczy w …
2
Oblicz krzywą ROC dla danych
Mam więc 16 prób, w których próbuję uwierzytelnić osobę z cechy biometrycznej za pomocą Hamminga. Mój próg jest ustawiony na 3,5. Moje dane są poniżej i tylko próba 1 jest prawdziwie pozytywna: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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.