Вопросы с тегом «roc»

Искал высоко и низко и не смог выяснить, что AUC, как в отношении прогноза, означает или

Я понимаю формальные различия между ними, и я хочу знать, когда более уместно использовать одно против другого. Всегда ли они дают дополнительное представление о производительности данной системы классификации / обнаружения? Когда разумно представить их обоих, скажем, в газете? вместо одного?...

Меня интересует вычисление площади под кривой (AUC) или c-статистика вручную для бинарной модели логистической регрессии. Например, в наборе данных проверки у меня есть истинное значение для зависимой переменной, сохранение (1 = сохранено; 0 = не сохранено), а также прогнозируемое состояние...

Другими словами, вместо того, чтобы иметь проблему с двумя классами, я имею дело с 4 классами и все еще хотел бы оценить производительность, используя

У меня проблемы с пониманием кривой ROC. Есть ли какое-либо преимущество / улучшение в области под кривой ROC, если я строю разные модели из каждого уникального подмножества обучающего набора и использую его для получения вероятности? Например, если имеет значения , и я строю модель , используя из...

У меня есть данные теста, который можно использовать для различения нормальных и опухолевых клеток. Согласно кривой ROC это выглядит хорошо для этой цели (площадь под кривой составляет 0,9): Мои вопросы: Как определить точку отсечки для этого теста и его доверительный интервал, где показания...

У меня есть задача классификации, где у меня есть несколько предикторов (один из которых является наиболее информативным), и я использую модель MARS для построения моего классификатора (меня интересует любая простая модель, и использование glms для иллюстративных целей будет тоже хорошо). Теперь у...

Я немного сбиваю с толку насчет площади под кривой (AUC) ROC и общей точности. Будет ли AUC пропорционален общей точности? Другими словами, когда мы получим большую общую точность, мы определенно увеличим AUC? Или они по определению положительно коррелируют? Если они положительно коррелируют, зачем...

Информационный критерий Акаике (AIC) и c-статистика (площадь под кривой ROC) являются двумя показателями модели, пригодными для логистической регрессии. У меня возникают проблемы с объяснением того, что происходит, когда результаты двух измерений не совпадают. Я предполагаю, что они измеряют...

У меня есть два классификатора A: наивная байесовская сеть B: древовидная (односвязная) байесовская сеть С точки зрения точности и других показателей, A работает сравнительно хуже, чем B. Однако, когда я использую пакеты R ROCR и AUC для выполнения анализа ROC, оказывается, что AUC для A выше, чем...

Я недавно закончил соревнование Kaggle, в котором по требованию соревнования использовался roc auc. До этого проекта я обычно использовал показатель f1 в качестве метрики для измерения производительности модели. В будущем мне будет интересно, как выбрать между этими двумя показателями? Когда...

В обсуждении: как создать кривую roc для бинарной классификации , я думаю, что путаница заключалась в том, что «двоичный классификатор» (который является любым классификатором, разделяющим 2 класса) был для Янга так называемым «дискретным классификатором» (который производит дискретные выходы 0/1...

У меня есть значения для True Positive (TP)и False Negative (FN)следующим образом: TP = 0.25 FN = 0.75 Из этих значений мы можем рассчитать False Positive (FP)и True Negative

На рисунке ниже показана непрерывная кривая ложноположительных показателей по сравнению с истинно положительными показателями: Однако я не сразу понимаю, как рассчитываются эти ставки. Если метод применяется к набору данных, он имеет определенную скорость FP и определенную скорость FN. Не означает...

преамбула Это длинный пост. Если вы перечитываете это, обратите внимание, что я пересмотрел часть вопроса, хотя исходные материалы остались прежними. Кроме того, я считаю, что разработал решение проблемы. Это решение появляется в нижней части поста. Спасибо CliffAB за то, что он указал, что мое...

Этот вопрос касается оценки пороговых значений в многомерном скрининговом вопроснике для прогнозирования двоичной конечной точки при наличии коррелированных шкал. Меня спросили об интересе к контролю за ассоциированными подсчетами при разработке предельных баллов по каждому измерению шкалы...

Я только что закончил читать эту дискуссию. Они утверждают, что PR AUC лучше, чем ROC AUC по несбалансированному набору данных. Например, у нас есть 10 образцов в тестовом наборе данных. 9 образцов положительные и 1 отрицательный. У нас ужасная модель, которая предсказывает все положительное. Таким...

Кто-нибудь может объяснить мне реальные различия между регрессионным анализом и подгонкой кривой (линейной и нелинейной), с примером, если это возможно? Кажется, что оба пытаются найти связь между двумя переменными (зависимыми и независимыми), а затем определяют параметр (или коэффициент),...

Я построил кривую ROC для диагностической системы. Площадь под кривой была непараметрически оценена как AUC = 0,89. Когда я попытался вычислить точность при оптимальной настройке порога (точка, ближайшая к точке (0, 1)), я получил точность диагностической системы равной 0,8, что меньше, чем AUC!...

У меня есть некоторые сомнения по поводу того, какую меру эффективности использовать: область под кривой ROC (TPR как функция FPR) или область под кривой точности-отзыва (точность как функция отзыва). Мои данные несбалансированы, то есть количество отрицательных экземпляров намного больше, чем...