Запитання з тегом «roc»

Я хотів би обчислити d prime для завдання пам'яті, що передбачає виявлення старих і нових елементів. Проблема у мене полягає в тому, що деякі суб'єкти мають частоту враження 1 та / або помилкову швидкість тривоги 0, що складає ймовірності відповідно 100% та 0%. Формула d простих є d' = z(H) …

10 roc  excel  signal-detection  d-prime 

Розглянемо вхідну матрицю та двійковий вихід .XXXyyy Поширений спосіб вимірювання продуктивності класифікатора - використання кривих ROC. У діаграмі ROC діагональ - це результат, який був би отриманий від випадкового класифікатора. У разі незбалансованого виводу продуктивність випадкового класифікатора можна покращити, вибравши або з різними ймовірностями.yyy000111 Як можна представити продуктивність такого класифікатора …

10 classification  roc  unbalanced-classes 

В даний час я порівнюю три методи, і в мене є показники точності, auROC і auPR. І я маю такі результати: Спосіб A - соотв .: 0,75, auROC: 0,75, auPR: 0,45 Спосіб B - ac: 0,65, auROC: 0,55, auPR: 0,40 Спосіб C - acc: 0,55, auROC: 0,70, auPR: 0,65 Я …

10 machine-learning  roc  precision-recall 

У мене є GLMM форми: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Під час використання drop1(model, test="Chi")я отримую інші результати, ніж якщо я використовую Anova(model, type="III")з автомобільного пакета або summary(model). Ці два останні дають однакові відповіді. Використовуючи купу сфабрикованих даних, я виявив, що …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Я створив кілька регресійних моделей Кокса, і я хотів би побачити, наскільки добре працюють ці моделі, і я подумав, що, можливо, крива ROC або c-статистика можуть бути корисні аналогічно використанню цих статей: JN Armitage och JH van der Meulen, "Виявлення супутньої захворюваності у хірургічних пацієнтів за допомогою адміністративних даних з …

10 r  survival  roc 

Особливо в галузі інформатики, орієнтованої на машинознавчу літературу, AUC (область під характеристикою кривої оператора приймача) є популярним критерієм оцінювання класифікаторів. Які виправдання щодо використання AUC? Наприклад, чи є певна функція втрат, для якої оптимальним рішенням є класифікатор з найкращим AUC?

10 machine-learning  roc 

Я використовую 2 різновиди логістичної регресії - один - простий тип, для двійкової класифікації, а другий - порядковий логістичний регрес. Для обчислення точності першого я використовував перехресну перевірку, де я обчислював AUC для кожної складки і ніж обчислював середнє AUC. Як я можу це зробити для звичайної логістичної регресії? Я …

10 logistic  cross-validation  roc  auc  ordered-logit 

Під час виконання 5-кратної перехресної валідації (наприклад), типово обчислювати окрему криву ROC для кожної з 5-ти кратних і часто разів середньої кривої ROC з std. дев. показано у вигляді товщини кривої. Однак для перехресної перевірки LOO, де у кожній складці є лише одна тестова точка даних, не представляється сенсом обчислити …

10 cross-validation  roc 

У мене є дані з 2-класовим маркуванням, за якими я здійснюю класифікацію, використовуючи кілька класифікаторів. А набори даних добре збалансовані. Оцінюючи ефективність класифікаторів, я повинен враховувати, наскільки точний класифікатор у визначенні не тільки справжніх позитивних, але й справжніх негативів. Тому, якщо я буду використовувати точність, і якщо класифікатор схильний до …

9 classification  roc  model-evaluation  sensitivity-specificity 

Отже, у мене є 16 випробувань, в яких я намагаюся ідентифікувати людину з біометричної ознаки за допомогою дистанції Hamming. Мій поріг встановлено на 3,5. Мої дані нижче, і лише пробна версія 1 - справжнє Позитивне: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction