Domande taggate «roc»

Caratteristica operativa del ricevitore, nota anche come curva ROC.

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Regolazione per le covariate nell'analisi della curva ROC
Questa domanda riguarda la stima dei punteggi di cut-off su un questionario di screening multidimensionale per prevedere un endpoint binario, in presenza di scale correlate. Mi è stato chiesto l'interesse del controllo per i punteggi secondari associati quando ho ideato i punteggi di cut-off su ogni dimensione di una scala …
20 epidemiology  roc 
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Cosa significa che l'AUC è una regola di punteggio semi-corretta?
Una regola di punteggio appropriata è una regola che viene massimizzata da un modello "vero" e non consente "copertura" o gioco del sistema (riportare deliberatamente risultati diversi come è la vera convinzione del modello per migliorare il punteggio). Il punteggio Brier è corretto, l'accuratezza (proporzione classificata correttamente) è impropria e …
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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 …
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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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Combinare i classificatori lanciando una moneta
Sto studiando un corso di apprendimento automatico e le diapositive delle lezioni contengono informazioni che ritengo contraddittorie con il libro raccomandato. Il problema è il seguente: ci sono tre classificatori: classificatore A che fornisce migliori prestazioni nell'intervallo inferiore delle soglie, classificatore B che fornisce migliori prestazioni nell'intervallo superiore delle soglie, …
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Vantaggi delle curve ROC
Quali sono i vantaggi delle curve ROC? Ad esempio sto classificando alcune immagini che è un problema di classificazione binaria. Ho estratto circa 500 funzionalità e applicato un algoritmo di selezione delle funzionalità per selezionare un set di funzionalità, quindi ho applicato SVM per la classificazione. In questo caso come …
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ROC medio per ripetute convalide incrociate di 10 volte con stime di probabilità
Sto pianificando di utilizzare una convalida incrociata ripetuta (10 volte) stratificata su circa 10.000 casi usando l'algoritmo di apprendimento automatico. Ogni volta che la ripetizione verrà eseguita con seme casuale diverso. In questo processo creo 10 istanze di stime di probabilità per ciascun caso. 1 istanza di stima della probabilità …
15 roc 
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Significato statistico (valore p) per il confronto di due classificatori rispetto all'AUC (media) ROC, sensibilità e specificità
Ho un set di test di 100 casi e due classificatori. Ho generato previsioni e calcolato AUC ROC, sensibilità e specificità per entrambi i classificatori. Domanda 1: Come posso calcolare il valore p per verificare se uno è significativamente migliore dell'altro rispetto a tutti i punteggi (ROC AUC, sensibilità, specificità)? …
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Come interpretare una curva ROC?
Ho applicato la regressione logistica ai miei dati su SAS e qui ci sono la curva ROC e la tabella di classificazione. Sono a mio agio con le cifre nella tabella di classificazione, ma non sono esattamente sicuro di ciò che mostrano la curva roc e l'area sotto di essa. …
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