Statistiche e Big Data roc

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Come derivare l'interpretazione probabilistica dell'AUC?

Perché l'area sotto la curva ROC ha la probabilità che un classificatore classifichi un'istanza "positiva" scelta casualmente (dalle previsioni recuperate) più alta di un'istanza "positiva" scelta casualmente (dalla classe positiva originale)? Come si può dimostrare matematicamente questa affermazione usando l'integrale, dando ai CDF e ai PDF le vere distribuzioni di …

14 probability roc auc

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Domanda filosofica sulla regressione logistica: perché non viene allenato il valore soglia ottimale?

Di solito nella regressione logistica, adattiamo un modello e otteniamo alcune previsioni sul set di addestramento. Quindi convalidiamo in modo incrociato quelle previsioni di allenamento (qualcosa come qui ) e decidiamo il valore di soglia ottimale in base a qualcosa come la curva ROC. Perché non incorporiamo la validazione incrociata …

13 logistic cross-validation optimization roc threshold

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Comparatore di due modelli quando le curve ROC si incrociano

Una misura comune utilizzata per confrontare due o più modelli di classificazione è utilizzare l'area sotto la curva ROC (AUC) come modo per valutare indirettamente le loro prestazioni. In questo caso, un modello con una AUC più grande viene generalmente interpretato come performante di un modello con una AUC più …

13 machine-learning classification roc auc model-evaluation

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Usando il pacchetto caret è possibile ottenere matrici di confusione per valori soglia specifici?

Ho ottenuto un modello di regressione logistica (via train) per una risposta binaria e ho ottenuto la matrice di confusione logistica tramite confusionMatrixin caret. Mi dà la matrice di confusione del modello logistico, anche se non sono sicuro di quale soglia venga utilizzata per ottenerlo. Come posso ottenere la matrice …

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Valutazione di un modello di regressione logistica

Ho lavorato su un modello logistico e ho delle difficoltà a valutare i risultati. Il mio modello è un logit binomiale. Le mie variabili esplicative sono: una variabile categoriale con 15 livelli, una variabile dicotomica e 2 variabili continue. La mia N è grande> 8000. Sto cercando di modellare la …

13 r logistic goodness-of-fit roc

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Qual è la differenza tra l'interpretazione della curva GINI e AUC?

abbiamo usato per creare la curva GINI usando l'ascensore creato con l'aiuto della percentuale di buono e cattivo per la modellazione di scorecard. Ma quello che ho studiato è che la curva ROC viene creata usando la matrice di confusione con Specificità (1- Vero negativo) come asse x e sensibilità …

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Come possiamo disegnare una curva ROC per gli alberi decisionali?

Normalmente non possiamo disegnare una curva ROC per i classificatori discreti come gli alberi delle decisioni. Ho ragione? Esiste un modo per disegnare una curva ROC per Dtrees?

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Collegamenti tra (d-prime) e AUC (Area Under the ROC Curve); i presupposti di base

Nell'apprendimento automatico possiamo usare l' area sotto la curva ROC (spesso abbreviata AUC o AUROC) per riassumere quanto bene un sistema può discriminare tra due categorie. Nella teoria del rilevamento del segnale spesso il (indice di sensibilità) viene utilizzato per uno scopo simile. I due sono strettamente collegati e credo …

13 machine-learning roc auc signal-detection d-prime

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Il coefficiente di dadi è uguale alla precisione?

Mi imbatto nel coefficiente Dice per la somiglianza del volume ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient ) e la precisione ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision ). Mi sembra che queste due misure siano uguali. qualche idea?

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In R come calcolare il valore p per l'area sotto ROC

Faccio fatica a trovare un modo per calcolare il valore p per l'area sotto una caratteristica dell'operatore del ricevitore (ROC). Ho una variabile continua e un risultato del test diagnostico. Voglio vedere se AUROC è statisticamente significativo. Ho trovato molti pacchetti relativi alle curve ROC: pROC, ROCR, caTools, verifica, Epi. …

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Curva ROC che attraversa la diagonale

Al momento sto eseguendo un classificatore binario. Quando tracciamo la curva ROC ottengo un buon sollevamento all'inizio, quindi cambia direzione e attraversa la diagonale, quindi ovviamente torna indietro, rendendo la curva a forma di S inclinata. Quale può essere un'interpretazione / spiegazione in tal senso? Grazie

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Cosa ti dicono le curve ROC che l'inferenza tradizionale non farebbe?

Quando tenderesti ad usare le curve ROC su alcuni altri test per determinare la capacità predittiva di alcune misurazioni su un risultato? Quando si ha a che fare con esiti discreti (vivo / morto, presente / assente), cosa rende le curve ROC più o meno potenti di qualcosa come un …

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Come scegliere la probabilità di taglio per un evento raro Regressione logistica

Ho 100.000 osservazioni (9 variabili indicatrici fittizie) con 1000 positivi. La regressione logistica dovrebbe funzionare bene in questo caso, ma la probabilità di taglio mi confonde. Nella letteratura comune, scegliamo il 50% di cutoff per prevedere 1 e 0 secondi. Non posso farlo poiché il mio modello fornisce un valore …

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Valutazione dei classificatori: curve di apprendimento vs curve ROC

Vorrei confrontare 2 diversi classificatori per un problema di classificazione del testo multiclasse che utilizza grandi set di dati di allenamento. Dubito che dovrei usare le curve ROC o le curve di apprendimento per confrontare i 2 classificatori. Da un lato, le curve di apprendimento sono utili per decidere la …

11 machine-learning classification roc accuracy

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d prime con probabilità di hit rate del 100% e probabilità di falsi allarmi dello 0%

Vorrei calcolare d prime per un'attività di memoria che prevede il rilevamento di elementi vecchi e nuovi. Il problema che ho è che alcuni dei soggetti hanno un tasso di successo di 1 e / o un tasso di falso allarme di 0, il che rende le probabilità rispettivamente del …

10 roc excel signal-detection d-prime

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