Вопросы с тегом «auc»

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

228 classification  prediction  roc  auc  abbreviation 

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 хранения для каждого наблюдения, сгенерированного моим регрессионным анализом с использованием …

78 regression  logistic  classification  roc  auc 

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 немного различные аспекты подгонки модели, но каковы эти конкретные аспекты? У меня …

29 logistic  roc  aic  auc 

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 AUC для B. …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

Является ли средняя точность (AP) областью под кривой точного восстановления (AUC PR-кривой)? РЕДАКТИРОВАТЬ: Вот некоторые комментарии о разнице в PR AUC и AP. AUC получается путем трапецеидальной интерполяции точности. Альтернативным и обычно почти эквивалентным показателем является Средняя точность (AP), возвращаемая как info.ap. Это среднее значение точности, получаемой каждый раз, когда …

27 scikit-learn  precision-recall  auc  average-precision 

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 (например, SVM), а не непрерывные выходы, такие как ANN или байесовские …

25 cross-validation  roc  auc 

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 ли это, что каждый метод должен иметь одну точку, а …

22 machine-learning  data-visualization  roc  auc 

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 оригинальное решение (отредактировано из этого поста; …

21 machine-learning  bayesian  sampling  roc  auc 

Я использую классификатор, который возвращает вероятности. Для расчета AUC я использую pROC R-пакет. Вероятности выхода из классификатора: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probsпоказывает вероятность быть в классе «1». Как показано, классификатор классифицировал все образцы в классе «1». Истинный вектор метки: truel=c(1, 1, 1, 1, 1, …

20 machine-learning  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 положительных. Я использую выходной прогноз Weka, пример: inst#,actual,predicted,prediction 1,2:0,2:0,0.873 2,2:0,2:0,0.972 …

16 r  machine-learning  roc  precision-recall  auc 

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! Когда я проверил точность при другой настройке …

16 roc  reliability  accuracy  auc 

Могут ли значения AUC-ROC находиться в диапазоне 0-0,5? Модель когда-нибудь выводит значения между 0 и 0,5?

16 roc  model-evaluation  auc 

Я экспериментирую с алгоритмом машины повышения градиента через caretпакет в R. Используя небольшой набор данных для поступления в колледж, я запустил следующий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Я пытаюсь использовать функцию плотности в R для оценки плотности ядра. У меня возникли некоторые трудности при интерпретации результатов и сравнении различных наборов данных, так как кажется, что площадь под кривой не обязательно равна 1. Для любой функции плотности вероятности (pdf) нам нужно иметь площадь . Я предполагаю, что оценка …

15 r  estimation  pdf  kernel-smoothing  auc 

Я обучил две модели (двоичные классификаторы с использованием h2o AutoML) и хочу выбрать одну для использования. У меня есть следующие результаты: model_id auc logloss logloss_train logloss_valid gini_train gini_valid DL_grid_1 0.542694 0.287469 0.092717 0.211956 0.872932 0.312975 DL_grid_2 0.543685 0.251431 0.082616 0.186196 0.900955 0.312662 aucи loglossстолбцы метрики кросс-валидации (кросс проверки использует только …

15 model-selection  validation  auc  gini  log-loss