«roc» etiketlenmiş sorular

Yüksek ve düşük arandı ve AUC'nin tahmin ile ilgili olarak ne anlama geldiğini veya ne anlama geldiğini bulamadık.

228 classification  prediction  roc  auc  abbreviation 

Aralarındaki biçimsel farklılıkları anlıyorum, bilmek istediğim biri ile diğerini kullanmanın daha uygun olduğu zaman. Belirli bir sınıflandırma / tespit sisteminin performansı hakkında her zaman tamamlayıcı bir içgörü sağlıyorlar mı? İkisinin de bir gazetede sunulması ne zaman mantıklıdır? sadece bir tane yerine? Bir sınıflandırma sistemi için hem ROC hem de hassas …

159 machine-learning  roc  precision-recall 

İkili bir lojistik regresyon modeli için eğri altındaki alanı (AUC) veya c-istatistiğini elle hesaplamak istiyorum. Örneğin, doğrulama veri setinde, bağımlı değişken için gerçek değere sahibim, tutulum (1 = tutuldu; 0 = tutulmadı) ve regresyon analizim tarafından oluşturulan her gözlem için öngörülen tutma durumu için öngörülen tutma durumu Eğitim seti kullanılarak …

78 regression  logistic  classification  roc  auc 

Başka bir deyişle, iki sınıf problemi yerine 4 dersle uğraşıyorum ve hala AUC kullanarak performansı değerlendirmek istiyorum.

66 classification  roc 

ROC eğrisini anlamada sorun yaşıyorum. Eğitim setinin her bir alt kümesinden farklı modeller oluşturup bir olasılık üretmek için kullanırsam, ROC eğrisinin altındaki alanda herhangi bir avantaj / gelişme var mı? Örneğin, değerlerine sahiptir , ve modeli inşa kullanılarak 1.-4 değerlerinden ve 8. ve 9. değerleri ve kalan tren verilerini kullanarak …

57 r  roc 

Normal ve tümör hücrelerini ayırt etmek için kullanılabilecek bir test verisine sahibim. ROC eğrisine göre bu amaç için iyi görünüyor (eğri altındaki alan 0,9): Benim sorularım: Bu test için kesme noktası ve okumaların belirsiz olarak değerlendirileceği yerdeki güven aralığı nasıl belirlenir? Bunu (kullanarak ggplot2) görselleştirmek için en iyi yolu nedir …

51 r  data-visualization  confidence-interval  roc  ggplot2 

Birkaç belirleyiciye sahip olduğum (biri en bilgilendirici olan) bir sınıflandırma görevim var ve sınıflandırıcımı oluşturmak için MARS modelini kullanıyorum (herhangi bir basit modelle ilgileniyorum ve açıklama amacıyla glms kullanmak çok iyi). Şimdi eğitim verilerinde çok büyük bir sınıf dengesizliği var (her pozitif örnek için yaklaşık 2700 negatif örnek). Bilgi Edinme …

30 machine-learning  roc  precision-recall  unbalanced-classes  data-visualization 

ROC'nin Eğri Altındaki Alanı (AUC) ve genel doğruluğu hakkında biraz kafa karıştırıcıyım. AUC, genel doğrulukla orantılı olacak mı? Başka bir deyişle, genel olarak daha büyük bir doğruluk elde ettiğimizde, kesinlikle daha büyük bir AUC olacaktır? Yoksa tanım olarak pozitif korelasyon gösteriyorlar mı? Olumlu bir korelasyon varsa, neden ikisini de bazı …

29 classification  roc 

Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ve c istatistiği (ROC eğrisinin altındaki alan) lojistik regresyon için uygun iki ölçü modelidir. İki önlemin sonuçları tutarlı olmadığında neler olup bittiğini açıklamakta sorun yaşıyorum. Sanırım model uyumunun biraz farklı yönlerini ölçüyorlar, ancak bu belirli yönler nelerdir? 3 adet lojistik regresyon modelim var. M0 modelinin bazı …

29 logistic  roc  aic  auc 

İki sınıflandırıcım var A: saf Bayesian ağı B: ağaç (tek başına bağlı) Bayesian ağı Doğruluk ve diğer önlemler bakımından A, B'den daha kötü performans gösterir. Ancak, ROC analizi yapmak için RR ROCR ve AUC paketlerini kullandığımda, A için AUC'nin B için AUC'den daha yüksek olduğu ortaya çıktı. olay? Gerçek pozitif …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

Geçenlerde, rekabet şartlarına göre roc auc puanının kullanıldığı bir Kaggle yarışmasını tamamladım. Bu projeden önce normalde model performansını ölçmek için f1 puanını metrik olarak kullandım. İleride, bu iki ölçüm arasında nasıl seçim yapmalıyım acaba? Ne zaman kullanılır ve hangi avantajları ve dezavantajları nelerdir? BTW, burada makaleyi okudum AUC ve F1 …

26 machine-learning  modeling  roc  scoring-rules 

Tartışma: İkili sınıflandırma için bir roc eğrisinin nasıl üretileceğini , sanırım kargaşanın bir "ikili sınıflandırıcı" nın (2 sınıfı ayıran herhangi bir sınıflandırıcı olan) Yang için "ayrık sınıflandırıcı" olarak adlandırıldığı (bunun üreten olduğu) olduğunu düşünüyorum. kesikli çıkışlar bir SVM gibi 0/1 çıkışları ve ANN veya Bayes sınıflandırıcıları gibi sürekli çıkışlar değil …

25 cross-validation  roc  auc 

Ben değerlere sahip True Positive (TP)ve False Negative (FN)aşağıdaki gibi: TP = 0.25 FN = 0.75 Bu değerlere, biz hesaplayabilir False Positive (FP)ve True Negative (TN)?

24 roc  confusion-matrix  sensitivity-specificity 

Aşağıdaki resim, doğru pozitif oranlara karşı sürekli olarak yanlış pozitif oranların bir eğrisini göstermektedir: Ancak, hemen alamadığım, bu oranların nasıl hesaplandığı. Bir veri kümesine bir yöntem uygulanırsa, belirli bir FP hızına ve belirli bir FN hızına sahiptir. Bu, her yöntemin eğri yerine tek bir noktaya sahip olması gerektiği anlamına gelmiyor …

22 machine-learning  data-visualization  roc  auc 

önsöz Bu uzun bir yazı. Bunu tekrar okuyorsanız, arka plan materyali aynı kalmasına rağmen, soru bölümünü gözden geçirdiğimi lütfen unutmayın. Ek olarak, soruna bir çözüm geliştirdiğime inanıyorum. Bu çözüm gönderinin altında görünür. Özgün çözümümün (bu yazıdan düzenlenmiş; bu çözüm için düzenleme geçmişine bakın) mutlaka yanlı tahminler ürettiğine işaret ettiği için …

21 machine-learning  bayesian  sampling  roc  auc