Когда вы будете склонны использовать кривые ROC над некоторыми другими тестами, чтобы определить прогнозирующую способность какого-либо измерения результата? При работе с дискретными результатами (живыми / мертвыми, присутствующими / отсутствующими), что делает кривые ROC более или менее мощными,...
Я изо всех сил пытаюсь найти способ вычислить значение p для области под характеристикой оператора приемника (ROC). У меня есть непрерывная переменная и результат диагностического теста. Я хочу посмотреть, является ли AUROC статистически значимым. Я нашел много пакетов, имеющих дело с кривыми ROC:...
У меня есть 100 000 наблюдений (9 фиктивных переменных индикатора) с 1000 положительных результатов. Логистическая регрессия должна работать нормально в этом случае, но вероятность отсечения озадачивает меня. В обычной литературе мы выбираем 50% -ное сокращение, чтобы предсказать 1 и 0. Я не могу...
Я хотел бы сравнить 2 разных классификатора для задачи классификации текстов с несколькими классами, которые используют большие обучающие наборы данных. Я сомневаюсь, должен ли я использовать кривые ROC или кривые обучения, чтобы сравнить 2 классификатора. С одной стороны, кривые обучения полезны...
Я прочитал эту подпись в газете и никогда не видел, чтобы AUC описывали таким образом где-либо еще. Это правда? Есть ли доказательство или простой способ увидеть это? На рис. 2 показана точность прогнозирования дихотомических переменных, выраженная в терминах площади под кривой рабочих...
В настоящее время я сравниваю три метода, и в качестве метрик я использую точность, auROC и auPR. И у меня есть следующие результаты: Метод А - согласно: 0,75, auROC: 0,75, AuPR: 0,45 Метод B - согласно: 0,65, auROC: 0,55, AuPR: 0,40 Метод C - согласно: 0,55, auROC: 0,70, AuPR: 0,65 У меня хорошее...
Рассмотрим входную матрицу и двоичный выход .XXXyyy Распространенным способом измерения производительности классификатора является использование кривых ROC. На графике ROC диагональ - это результат, который можно получить из случайного классификатора. В случае несбалансированного выходного сигнала...
У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние...
Я создал несколько моделей регрессии Кокса, и мне хотелось бы посмотреть, насколько хорошо работают эти модели, и я подумал, что, возможно, ROC-кривая или c-статистика могут быть полезны, как в этой статье: JN Armitage och JH van der Meulen, «Идентификация сопутствующей патологии у хирургических...
При выполнении 5-кратной перекрестной проверки (например) обычно рассчитывают отдельную кривую ROC для каждой из 5-кратных и часто умножают среднюю кривую ROC на стандартное отклонение. девиация показано как толщина кривой. Тем не менее, для перекрестной проверки LOO, когда в каждом сгибе имеется...
Особенно в области компьютерной науки, ориентированной на информатику, AUC (область под характеристической кривой оператора приемника) является популярным критерием для оценки классификаторов. Каковы основания для использования AUC? Например, есть ли конкретная функция потерь, для которой...
Я хотел бы рассчитать d Prime для задачи памяти, которая включает в себя обнаружение старых и новых элементов. У меня проблема в том, что у некоторых субъектов частота ударов равна 1 и / или частота ложных тревог равна 0, что делает вероятности 100% и 0% соответственно. Формула д штрихом является...
У меня есть данные с двумя классами, для которых я выполняю классификацию, используя несколько классификаторов. И наборы данных хорошо сбалансированы. Оценивая работу классификаторов, я должен учитывать, насколько точен классификатор при определении не только истинных положительных моментов, но и...
Я использую 2 вида логистической регрессии - один простой тип, для двоичной классификации, а другой - порядковый логистический регресс. Для вычисления точности первого я использовал перекрестную проверку, где я вычислял AUC для каждого раза и затем вычислял среднее значение AUC. Как я могу сделать...
Итак, у меня есть 16 испытаний, в которых я пытаюсь идентифицировать человека по биометрической характеристике, используя расстояние Хэмминга. Мой порог установлен на 3,5. Мои данные ниже, и только пробная версия 1 является истинным положительным результатом: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3...