Statistiche e Big Data auc

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Ho cercato in alto e in basso e non sono stato in grado di scoprire che cosa significhi o significhi l'AUC, come in relazione alla previsione.

228 classification prediction roc auc abbreviation

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Come calcolare l'Area Under the Curve (AUC), o la statistica c, a mano

Sono interessato a calcolare manualmente l'area sotto la curva (AUC), o statistica c, per un modello di regressione logistica binaria. Ad esempio, nel set di dati di convalida, ho il valore reale per la variabile dipendente, retention (1 = mantenuto; 0 = non mantenuto), nonché uno stato di conservazione previsto …

78 regression logistic classification roc auc

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Qual è la differenza in ciò che l'AIC e la statistica c (AUC) misurano effettivamente per l'adattamento del modello?

Akaike Information Criterion (AIC) e la statistica c (area sotto la curva ROC) sono due misure di adattamento del modello per la regressione logistica. Ho difficoltà a spiegare cosa sta succedendo quando i risultati delle due misure non sono coerenti. Immagino che stiano misurando aspetti leggermente diversi dell'adattamento del modello, …

29 logistic roc aic auc

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Perché l'AUC è più alta per un classificatore meno accurato rispetto a uno più accurato?

Ho due classificatori A: ingenua rete bayesiana B: rete bayesiana ad albero (collegata singolarmente) In termini di accuratezza e altre misure, A si comporta in modo relativamente peggiore di B. Tuttavia, quando utilizzo i pacchetti R ROCR e AUC per eseguire l'analisi ROC, si scopre che l'AUC per A è …

29 machine-learning classification roc auc bayesian-network

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Area sotto la curva di richiamo di precisione (AUC della curva PR) e precisione media (AP)

La precisione media (AP) è l'area sotto la curva di richiamo di precisione (AUC della curva PR)? MODIFICARE: ecco alcuni commenti sulla differenza tra PR AUC e AP. L'AUC è ottenuto per interpolazione trapezoidale della precisione. Una metrica alternativa e di solito quasi equivalente è la precisione media (AP), restituita …

27 scikit-learn precision-recall auc average-precision

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Curva ROC per classificatori discreti come SVM: Perché la chiamiamo ancora una "curva"? Non è solo un "punto"?

Nella discussione: come generare una curva roc per la classificazione binaria , penso che la confusione fosse che un "classificatore binario" (che è qualsiasi classificatore che separa 2 classi) era per Yang quello che viene chiamato un "classificatore discreto" (che produce uscite discrete 0/1 come un SVM) e non uscite …

25 cross-validation roc auc

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Qual è il nome di questo grafico che mostra i tassi di falsi e veri positivi e come viene generato?

L'immagine seguente mostra una curva continua di tassi falsi positivi rispetto a tassi positivi reali: Tuttavia, ciò che non ottengo immediatamente è come vengono calcolate queste tariffe. Se un metodo viene applicato a un set di dati, ha un determinato tasso FP e un certo tasso FN. Ciò non significa …

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Ho appena inventato un metodo bayesiano per l'analisi delle curve ROC?

Preambolo Questo è un post lungo. Se rileggi questo, tieni presente che ho modificato la parte della domanda, sebbene il materiale di sfondo rimanga lo stesso. Inoltre, credo di aver escogitato una soluzione al problema. Quella soluzione appare in fondo al post. Grazie a CliffAB per aver sottolineato che la …

21 machine-learning bayesian sampling roc auc

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Perché AUC = 1 persino il classificatore ha classificato erroneamente metà dei campioni?

Sto usando un classificatore che restituisce probabilità. Per calcolare l'AUC, sto usando il pacchetto R pROC. Le probabilità di output dal classificatore sono: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probsmostra la probabilità di essere nella classe '1'. Come mostrato, il classificatore ha classificato tutti i campioni …

20 machine-learning auc

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Area sotto la curva ROC o area sotto la curva PR per dati sbilanciati?

Ho dei dubbi su quale misura di prestazione usare, area sotto la curva ROC (TPR in funzione di FPR) o area sotto la curva di richiamo di precisione (precisione come funzione di richiamo). I miei dati sono sbilanciati, cioè il numero di istanze negative è molto più grande di istanze …

16 r machine-learning roc precision-recall auc

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Precisione rispetto all'area sotto la curva ROC

Ho costruito una curva ROC per un sistema diagnostico. L'area sotto la curva è stata quindi stimata in modo non parametrico come AUC = 0,89. Quando ho provato a calcolare la precisione con l'impostazione della soglia ottimale (il punto più vicino al punto (0, 1)), ho ottenuto che la precisione …

16 roc reliability accuracy auc

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L'AUC-ROC può essere tra 0-0,5?

I valori AUC-ROC possono essere compresi tra 0-0,5? Il modello emette mai valori compresi tra 0 e 0,5?

16 roc model-evaluation auc

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L'accuratezza della macchina con incremento gradiente diminuisce all'aumentare del numero di iterazioni

Sto sperimentando l'algoritmo della macchina per aumentare il gradiente tramite il caretpacchetto in R. Utilizzando un piccolo set di dati di ammissione al college, ho eseguito il seguente codice: 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] <- …

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

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Area sotto il "pdf" nella stima della densità del kernel in R

Sto cercando di usare la funzione ' densità ' in R per fare stime sulla densità del kernel. Ho qualche difficoltà a interpretare i risultati e confrontare vari set di dati in quanto sembra che l'area sotto la curva non sia necessariamente 1. Per qualsiasi funzione di densità di probabilità …

15 r estimation pdf kernel-smoothing auc

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logloss vs gini / auc

Ho addestrato due modelli (classificatori binari usando h2o AutoML) e voglio selezionarne uno da usare. Ho i seguenti risultati: 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 le colonne auce loglosssono le metriche di convalida incrociata (la …

15 model-selection validation auc gini log-loss

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