Statistiche e Big Data roc

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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.

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ROC vs curve di precisione e richiamo

Comprendo le differenze formali tra loro, quello che voglio sapere è quando è più pertinente usare l'uno contro l'altro. Forniscono sempre informazioni complementari sulle prestazioni di un determinato sistema di classificazione / rilevamento? Quando è ragionevole fornire entrambi, per esempio, in un documento? invece di uno solo? Esistono descrittori alternativi …

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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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Come tracciare le curve ROC nella classificazione multiclasse?

In altre parole, invece di avere un problema di due classi, ho a che fare con 4 classi e vorrei comunque valutare le prestazioni usando l'AUC.

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Comprensione della curva ROC

Ho difficoltà a comprendere la curva ROC. C'è qualche vantaggio / miglioramento nell'area sotto la curva ROC se costruisco modelli diversi da ciascun sottoinsieme univoco dell'insieme di addestramento e lo uso per produrre una probabilità? Ad esempio, se ha valori di e costruisco il modello usando dal 1 ° al …

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Come determinare il miglior punto di taglio e il suo intervallo di confidenza usando la curva ROC in R?

Ho i dati di un test che potrebbe essere utilizzato per distinguere le cellule normali e tumorali. Secondo la curva ROC sembra buono per questo scopo (l'area sotto la curva è 0.9): Le mie domande sono: Come determinare il punto limite per questo test e il suo intervallo di confidenza …

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Ottimizzazione per curve di richiamo di precisione con squilibrio di classe

Ho un compito di classificazione in cui ho un numero di predittori (uno dei quali è il più informativo) e sto usando il modello MARS per costruire il mio classificatore (sono interessato a qualsiasi modello semplice, e usare glms a scopo illustrativo sarebbe bene anche). Ora ho un enorme squilibrio …

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Area sotto curva di ROC rispetto a precisione complessiva

Sono un po 'confuso riguardo l'Area Under Curve (AUC) di ROC e l'accuratezza complessiva. L'AUC sarà proporzionale alla precisione complessiva? In altre parole, quando avremo una maggiore precisione complessiva avremo sicuramente una AUC più grande? O sono per definizione correlati positivamente? Se sono correlati positivamente, perché dovremmo preoccuparci di riportarli …

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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, …

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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 …

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Come scegliere tra ROC AUC e punteggio F1?

Di recente ho completato una competizione Kaggle in cui è stato utilizzato il punteggio roc auc secondo i requisiti della competizione. Prima di questo progetto, normalmente utilizzavo il punteggio f1 come metrica per misurare le prestazioni del modello. Andando avanti, mi chiedo come dovrei scegliere tra queste due metriche? Quando …

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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 …

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Dati i tassi di vero positivo, falso negativo, puoi calcolare falso positivo, vero negativo?

Ho valori per True Positive (TP)e False Negative (FN)come segue: TP = 0.25 FN = 0.75 Da questi valori, possiamo calcolare False Positive (FP)e True Negative (TN)?

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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 …

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