Veriler için ROC eğrisini hesapla

Bu yüzden, Hamming Distance kullanarak biyometrik özellikteki bir kişinin kimliğini doğrulamaya çalıştığım 16 denemem var. Eşik değer 3,5'e ayarlandı. Verilerim aşağıda ve yalnızca deneme 1 Gerçek Olumludur:

Trial   Hamming Distance
1   0.34
2   0.37
3   0.34
4   0.29
5   0.55
6   0.47
7   0.47
8   0.32
9   0.39
10  0.45
11  0.42
12  0.37
13  0.66
14  0.39
15  0.44
16  0.39

Karışıklık noktası, bu verilerden nasıl bir ROC eğrisi (FPR vs. TPR VEYA FAR vs. FRR) yapılacağından emin olmadığımdır. Hangisinin önemli olduğu önemli değil, ama bunu nasıl hesaplayacağım konusunda gerçekten kafam karıştı. Herhangi bir yardım mutluluk duyacağız.

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

— rohanbk
kaynak

Burada stats.stackexchange.com/a/105577/49130 , bir ROC eğrisinin nasıl çizileceği hakkında bazı ek bilgiler bulabilirsiniz

— Alexey Grigorev

Yanıtlar:

Tom Fawcett'in ROC Graphs: Reasearchers için Notlar ve Pratik Düşünceler'i öneririm , gerçekten mükemmel bir okuma. Sorunuzu anladığım kadarıyla, ihtiyacınız olan her şeyi bu makalede bulacaksınız.

Edit: Adam esinlenerek bu görev için benim favori R-paket tavsiye etmek istiyorum: ROCR .

— steffen
kaynak

İşinizi halledebilecek iyi Matlab paketleri biliyor musunuz?

— rohanbk

@rohanbk Üzgünüm, hayır. Matlab kullandığımdan bu yana uzun zaman geçti.

— steffen

@steffen bağlantısı bozuk.

— Alleo

@Alleo bildirim için teşekkür ederim, bağlantı şimdi vatandaşa işaret ediyor (pdf'nin mevcut olduğu yerde) ... bu daha uzun sürmeli.

— steffen

Neden ROC eğrisi oluşturmak istiyorsunuz? Bağımlı değişkenleriniz için eğriyi grafik olarak çizmek mi istiyorsunuz yoksa olasılık tahminlerinizin doğruluğunu ölçmek için bir test istatistiği olarak mı kullanmak istiyorsunuz (bu durumda AUC [eğrinin altındaki alanı] arıyorsunuz) ).

R'yi biliyorsanız, R'deki doğrulama paketinde yararlı bulacağınız iki işlev vardır: ROC eğrinizi çizmenize izin veren roc.plot () ve hesaplamanıza izin verecek roc.area () AUC.

— Adem
kaynak

İşinizi halledebilecek iyi Matlab paketleri biliyor musunuz?

— rohanbk