Calcola la curva ROC per i dati


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Quindi, ho 16 prove in cui sto cercando di autenticare una persona da un tratto biometrico usando Hamming Distance. La mia soglia è impostata su 3,5. I miei dati sono di seguito e solo la versione di prova 1 è un vero positivo:

Trial   Hamming Distance
1   0.34
2   0.37
3   0.34
4   0.29
5   0.55
6   0.47
7   0.47
8   0.32
9   0.39
10  0.45
11  0.42
12  0.37
13  0.66
14  0.39
15  0.44
16  0.39

Il mio punto di confusione è che non sono davvero sicuro di come creare una curva ROC (FPR vs TPR O FAR vs. FRR) da questi dati. Non importa quale, ma sono davvero confuso su come calcolarlo. Qualsiasi aiuto sarebbe apprezzato.

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 

Qui stats.stackexchange.com/a/105577/49130 puoi trovare alcune informazioni aggiuntive su come disegnare una curva ROC
Alexey Grigorev

Risposte:


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Suggerisco grafici ROC: note e considerazioni pratiche per i ricercatori di Tom Fawcett, davvero una lettura eccellente. Per quanto ho capito la tua domanda, troverai tutto ciò di cui hai bisogno in questo documento.

Modifica: Ispirato da Adam Voglio anche raccomandare il mio pacchetto R preferito per questo compito: ROCR .


Conosci qualche buon pacchetto Matlab che può fare il lavoro?
rohanbk,

@rohanbk Siamo spiacenti, no. È da tanto che non uso Matlab.
Steffen,

Il link @steffen è interrotto.
Alleo,

@Alleo grazie per la notifica, il link ora punta a citeseer (dove pdf è disponibile) ... questo dovrebbe durare più a lungo.
Steffen,

4

Perché vuoi creare una curva ROC? Vuoi rappresentare graficamente la curva per le tue variabili dipendenti o stai cercando di usarla come statistica di prova per misurare l'accuratezza delle tue previsioni di probabilità (nel qual caso stai cercando l'AUC [area sotto la curva] ).

Se hai familiarità con R, il pacchetto di verifica in R ha due funzioni che troverai utili: roc.plot (), che ti permetterà di tracciare la tua curva ROC, e roc.area () che ti permetterà di calcolare l'AUC.


Conosci qualche buon pacchetto Matlab che può fare il lavoro?
rohanbk,
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