Вопросы с тегом «roc»

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

228 classification  prediction  roc  auc  abbreviation 

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? Существуют ли альтернативные (возможно, более современные) дескрипторы, которые отражают соответствующие …

159 machine-learning  roc  precision-recall 

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 

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

66 classification  roc 

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 1-го по 4-е …

57 r  roc 

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 следует оценивать как неоднозначные? Каков наилучший способ …

51 r  data-visualization  confidence-interval  roc  ggplot2 

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 меня огромный дисбаланс классов в данных обучения (около …

30 machine-learning  roc  precision-recall  unbalanced-classes  data-visualization 

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 нам сообщать о них обоих в некоторых …

29 classification  roc 

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 

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 использовать какие и каковы их плюсы и минусы? Кстати, я …

26 machine-learning  modeling  roc  scoring-rules 

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 

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 (TN)?

24 roc  confusion-matrix  sensitivity-specificity 

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