Domande taggate «roc»

Caratteristica operativa del ricevitore, nota anche come curva ROC.

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Curve ROC per set di dati non bilanciati
Considera una matrice di input e un'uscita binaria .XXXyyy Un modo comune per misurare le prestazioni di un classificatore è utilizzare le curve ROC. In un diagramma ROC la diagonale è il risultato che verrebbe ottenuto da un classificatore casuale. In caso di uscita sbilanciata possibile migliorare le prestazioni di …
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Interpretazione dell'area sotto la curva PR
Attualmente sto confrontando tre metodi e ho l'accuratezza, auROC e auPR come metriche. E ho i seguenti risultati: Metodo A - acc: 0.75, auROC: 0.75, auPR: 0.45 Metodo B - acc: 0.65, auROC: 0.55, auPR: 0.40 Metodo C - acc: 0,55, auROC: 0,70, auPR: 0,65 Ho una buona comprensione dell'accuratezza …
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Perché Anova () e drop1 () hanno fornito risposte diverse per i GLMM?
Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Come eseguire l'analisi ROC in R con un modello Cox
Ho creato alcuni modelli di regressione di Cox e vorrei vedere quanto bene funzionano questi modelli e ho pensato che forse una curva ROC o una statistica c potrebbe essere utile simile a questo articolo: JN Armitage o JH van der Meulen, "Identificazione della comorbilità nei pazienti chirurgici utilizzando dati …
10 r  survival  roc 
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Razionale dell'utilizzo dell'AUC?
Soprattutto nella parte orientata all'informatica della letteratura sull'apprendimento automatico, l'AUC (area sotto la curva caratteristica dell'operatore ricevente) è un criterio popolare per la valutazione dei classificatori. Quali sono le giustificazioni per l'utilizzo dell'AUC? Ad esempio, esiste una particolare funzione di perdita per la quale la decisione ottimale è il classificatore …
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AUC nella regressione logistica ordinale
Sto usando 2 tipi di regressione logistica: uno è il tipo semplice, per la classificazione binaria, e l'altro è la regressione logistica ordinale. Per calcolare l'accuratezza del primo, ho usato la convalida incrociata, in cui ho calcolato l'AUC per ogni piega e poi calcolato l'AUC medio. Come posso farlo per …
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Calcola la curva ROC per i dati
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 …
9 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 
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