«roc» etiketlenmiş sorular

Bu soru, ilişkili ölçeklerin varlığında ikili bir uç noktayı tahmin etmek için çok boyutlu bir tarama anketinde kesme puanlarının tahmin edilmesiyle ilgilidir. Alkolizm taraması için kullanılabilecek bir ölçüm ölçeğinin (kişilik özellikleri) her boyutunda kesme puanları oluştururken ilişkili alt puanları kontrol etmenin ilgisi soruldu. Yani, bu özel durumda, kişi, ortak değişkenlerle …

20 epidemiology  roc 

Bu tartışmayı okumayı bitirdim . PR AUC'nin dengesiz veri kümesinde ROC AUC'den daha iyi olduğunu iddia ediyorlar. Örneğin, test veri kümesinde 10 örneğimiz var. 9 numune pozitif ve 1 negatiftir. Her şeyi olumlu tahmin eden korkunç bir modelimiz var. Böylece, TP = 9, FP = 1, TN = 0, FN …

18 machine-learning  model-selection  roc  unbalanced-classes  precision-recall 

Herkes bana regresyon analizi ve eğri uydurma (doğrusal ve doğrusal olmayan) arasındaki gerçek farkları mümkünse bir örnekle açıklayabilir mi? Hem iki değişken (bağımsız veya bağımlı) arasında bir ilişki bulmaya çalışıyor, hem de önerilen modellerle ilişkili parametreyi (veya katsayıyı) belirlemeye çalışıyor. Örneğin, aşağıdaki gibi bir veri kümem varsa: Y = [1.000 …

17 regression  multiple-regression  fitting  roc  curve-fitting 

Uygun bir puanlama kuralı, 'gerçek' bir model tarafından en üst düzeye çıkarılan bir kuraldır ve sistemin 'korunmasına' veya oyun oynamaya izin vermez (modelin skoru iyileştirmek için gerçek inancı olduğu gibi kasıtlı olarak farklı sonuçları bildirmek). Brier skoru doğru, doğruluk (oran doğru olarak sınıflandırıldı) uygun değil ve genellikle cesaret kırılıyor. Bazen …

16 classification  references  roc  measurement-error  scoring-rules 

Hangi performans ölçüsünün kullanılacağı, ROC eğrisinin altındaki alan (FPR'ın bir fonksiyonu olarak TPR) veya hassas hatırlama eğrisinin altındaki alan (hatırlama fonksiyonu olarak hassasiyet) hakkında bazı şüphelerim var. Verilerim dengesiz, yani negatif örneklerin sayısı pozitif örneklerden çok daha fazla. Ben weka çıktı tahmini kullanıyorum, bir örnek: inst#,actual,predicted,prediction 1,2:0,2:0,0.873 2,2:0,2:0,0.972 3,2:0,2:0,0.97 4,2:0,2:0,0.97 …

16 r  machine-learning  roc  precision-recall  auc 

Bir teşhis sistemi için bir ROC eğrisi oluşturdum. Daha sonra eğrinin altındaki alanın parametrik olmayan bir şekilde AUC = 0.89 olduğu tahmin edildi. En uygun eşik ayarında doğruluğu hesaplamaya çalıştığımda (noktaya en yakın nokta (0, 1)), teşhis sisteminin doğruluğunu 0.8 olarak aldım, bu da AUC'den daha az! Hassasiyeti optimum eşikten …

16 roc  reliability  accuracy  auc 

ROC eğrilerinin avantajları nelerdir? Örneğin, bir ikili sınıflandırma sorunu olan bazı görüntüleri sınıflandırıyorum. Yaklaşık 500 özellik çıkardım ve bir dizi özellik seçmek için bir özellik seçim algoritması uyguladım ve sonra sınıflandırma için SVM uyguladım. Bu durumda bir ROC eğrisini nasıl alabilirim? Özellik seçim algoritmamın eşik değerlerini değiştirmeli ve bir ROC …

16 machine-learning  roc 

AUC-ROC değerleri 0-0.5 arasında olabilir mi? Model hiç 0 ile 0,5 arasında değer verir mi?

16 roc  model-evaluation  auc 

Gradyan arttırıcı makine algoritmasını caretR'deki paket üzerinden deniyorum. Küçük bir kolej veri kümesi kullanarak, aşağıdaki kodu koştu: 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] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = …

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 

Bir makine öğrenimi kursu okuyorum ve ders slaytlarında önerilen kitapla çeliştiğim bilgiler var. Sorun şudur: üç sınıflandırıcı vardır: daha düşük eşik aralıklarında daha iyi performans sağlayan A sınıflandırıcısı , daha yüksek eşik aralıklarında daha iyi performans sağlayan Sınıflandırıcı B , Sınıflandırıcı C bir p-coin çevirerek ve iki sınıflandırıcıdan seçerek elde …

15 machine-learning  probability  data-visualization  classification  roc 

Bir veri kümesinde (model oluşturma veri kümesi) belirli bir hastalığın ortaya çıkması için bir tahmin modeli oluşturduğumu ve şimdi modelin yeni bir veri kümesinde (doğrulama veri seti) ne kadar iyi çalıştığını kontrol etmek istediğimizi varsayalım. Lojistik regresyon ile oluşturulan bir model için, model oluşturma veri kümesinden elde edilen model katsayılarına …

15 predictive-models  cross-validation  survival  roc 

Makine öğrenimi algoritması kullanarak yaklaşık 10.000 vakada tekrarlanan (10 kez) tabakalı 10 kat çapraz doğrulamayı kullanmayı planlıyorum. Her seferinde tekrarlama farklı rastgele tohumlarla yapılacaktır. Bu süreçte her durum için 10 olasılık tahmini örneği oluştururum. 10 misli çapraz validasyonun 10 tekrarının her biri için 1 olasılık tahmini Her vaka için 10 …

15 roc 

100 vakadan oluşan bir test setim ve iki sınıflandırıcım var. Her iki sınıflandırıcı için tahminler ve ROC AUC, duyarlılık ve özgüllük hesapladım. Soru 1: Tüm puanlara (ROC AUC, duyarlılık, özgüllük) göre birinin diğerinden önemli ölçüde daha iyi olup olmadığını kontrol etmek için p-değerini nasıl hesaplayabilirim? Şimdi, 100 vakanın aynı test …

14 machine-learning  statistical-significance  roc  auc  sensitivity-specificity 

SAS'daki verilerime lojistik regresyon uyguladım ve işte ROC eğrisi ve sınıflandırma tablosu. Sınıflandırma tablosundaki rakamlarla rahatım, ancak roc eğrisinin ve altındaki alanın tam olarak ne olduğundan emin değilim. Herhangi bir açıklama büyük mutluluk duyacağız.

14 regression  logistic  classification  roc 

Ben bir ROC eğrisi (hassasiyet ve özgüllük en üst düzeye çıkarıldığı değeri) için en uygun kesme noktası hesaplamak anlamaya çalışıyorum. aSAHPaketten veri kümesini kullanıyorum pROC. outcomeDeğişken iki bağımsız değişkenler tarafından açıklanabilir: s100bve ndka. EpiPaketin sözdizimini kullanarak iki model oluşturdum: library(pROC) library(Epi) ROC(form=outcome~s100b, data=aSAH) ROC(form=outcome~ndka, data=aSAH) Çıktı aşağıdaki iki grafikte gösterilmektedir: …

14 r  roc  sensitivity-analysis  sensitivity-specificity