Запитання з тегом «roc»

Шукали високий і низький рівень і не змогли з’ясувати, що означає або означає AUC, як це стосується прогнозування.

228 classification  prediction  roc  auc  abbreviation 

Я розумію формальні відмінності між ними, що я хочу знати, коли важливіше використовувати одне проти іншого. Чи завжди вони забезпечують додаткове розуміння продуктивності даної системи класифікації / виявлення? Коли розумно надати їх обом, скажімо, в папері? замість лише одного? Чи існують альтернативні (можливо, більш сучасні) дескриптори, які відображають відповідні аспекти …

159 machine-learning  roc  precision-recall 

Мене цікавить розрахунок площі під кривою (AUC) або c-статистика вручну для двійкової логістичної регресійної моделі. Наприклад, у наборі даних перевірки я маю справжнє значення для залежної змінної, утримання (1 = збережено; 0 = не збережено), а також передбачуваний статус утримання для кожного спостереження, згенерованого моїм регресійним аналізом, використовуючи модель, яка …

78 regression  logistic  classification  roc  auc 

Іншими словами, замість проблеми з двома класами я маю справу з 4 класами і все одно хотів би оцінити ефективність за допомогою AUC.

66 classification  roc 

У мене виникають проблеми з розумінням кривої ROC. Чи є якась перевага / покращення в області під кривою ROC, якщо я будую різні моделі з кожного унікального підмножини навчального набору і використовую його для створення ймовірності? Наприклад, якщо має значення { , , , , б , б , б …

57 r  roc 

У мене є дані тесту, які можна було б використовувати для розрізнення нормальних і пухлинних клітин. Згідно кривої ROC, для цієї мети добре виглядає (площа під кривою 0,9): Мої запитання: Як визначити точку відсічення для цього тесту та його довірчий інтервал, коли показання слід оцінювати як неоднозначні? Який найкращий спосіб …

51 r  data-visualization  confidence-interval  roc  ggplot2 

У мене є завдання класифікації, де у мене є ряд предикторів (один з яких є найбільш інформативним), і я використовую модель MARS для побудови свого класифікатора (мене цікавить будь-яка проста модель, і використання glms для ілюстративних цілей було б теж добре). Зараз у мене є величезний класовий дисбаланс у навчальних …

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

Я трохи заплутаний щодо площі під кривою (AUC) ROC та загальної точності. Чи буде AUC пропорційним загальній точності? Іншими словами, коли ми маємо більшу загальну точність, ми обов'язково отримаємо більший AUC? Або вони за визначенням позитивно співвідносяться? Якщо вони позитивно співвідносяться, чому ми турбуємося про те, щоб вони повідомляли їх …

29 classification  roc 

Інформаційний критерій Akaike (AIC) та c-статистика (площа під кривою ROC) - це два заходи моделі, придатної для логістичної регресії. У мене виникають труднощі з поясненням того, що відбувається, коли результати двох заходів не узгоджуються. Я здогадуюсь, що вони вимірюють трохи різні аспекти відповідності моделі, але які ці конкретні аспекти? У …

29 logistic  roc  aic  auc 

У мене є два класифікатори A: наївна байєсівська мережа B: дерево (окремо пов'язане) байєсівської мережі Щодо точності та інших заходів, A працює порівняно гірше, ніж B. Однак, коли я використовую пакети R ROCR та AUC для аналізу ROC, виявляється, що AUC для A вище, ніж AUC для B. Чому це …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

Нещодавно я завершив змагання з Kaggle, в якому оцінку roc auc використовували згідно вимог змагань. Перед цим проектом я зазвичай використовував показник f1 як показник для вимірювання продуктивності моделі. Ідучи вперед, мені цікаво, як мені вибрати між цими двома показниками? Коли використовувати які та які їх плюси і мінуси? До …

26 machine-learning  modeling  roc  scoring-rules 

У дискусії: як генерувати криву roc для бінарної класифікації , я думаю, що плутанина полягала в тому, що "двійковий класифікатор" (який є будь-яким класифікатором, який розділяє 2 класи) для Ян називається "дискретним класифікатором" (який виробляє дискретні виходи 0/1, як SVM), а не безперервні виходи, такі як ANN або Bayes-класифікатори ... …

25 cross-validation  roc  auc 

У мене є значення для True Positive (TP)та False Negative (FN)наступні: TP = 0.25 FN = 0.75 З цих значень можна обчислити False Positive (FP)і True Negative (TN)?

24 roc  confusion-matrix  sensitivity-specificity 

На зображенні нижче показано безперервну криву помилкових позитивних показників проти справжніх позитивних показників: Однак те, що я не одразу отримую, - це те, як розраховуються ці ставки. Якщо метод застосовується до набору даних, він має певну швидкість FP та певну швидкість FN. Чи це не означає, що кожен метод повинен …

22 machine-learning  data-visualization  roc  auc 

Преамбула Це довгий пост. Якщо ви перечитуєте це, зауважте, що я переглянув частину питання, хоча довідковий матеріал залишається тим самим. Крім того, я вважаю, що я розробив рішення проблеми. Це рішення з’являється внизу публікації. Дякую CliffAB, що вказав, що моє оригінальне рішення (відредаговане з цієї публікації; див. Історію редагування для …

21 machine-learning  bayesian  sampling  roc  auc