«roc» etiketlenmiş sorular

Bu yazıyı bir makalede okudum ve AUC'nin başka hiçbir yerde bu şekilde tanımlandığını görmedim. Bu doğru mu? Bunu görmenin bir kanıtı veya basit bir yolu var mı? Şekil 2, alıcı-çalışma karakteristik eğrisinin (AUC) altındaki alan olarak ifade edilen, her bir sınıftan (örneğin, erkek ve kadın) rastgele seçilen iki kullanıcının doğru …

11 classification  roc  auc 

Bir giriş matrisi ve bir ikili çıkış düşünün .XXXyyy Bir sınıflandırıcının performansını ölçmenin yaygın bir yolu, ROC eğrilerini kullanmaktır. Bir ROC grafiğinde diyagonal, rastgele bir sınıflandırıcıdan elde edilecek sonuçtur. Dengesiz bir çıktı olması durumunda, rasgele bir sınıflandırıcının performansı, farklı olasılıklarla veya seçilerek geliştirilebilir .yyy000111 Böyle bir sınıflandırıcının performansı bir ROC …

10 classification  roc  unbalanced-classes 

Şu anda üç yöntemi karşılaştırıyorum ve ölçüm olarak Doğruluk, auROC ve auPR var. Ve aşağıdaki sonuçlara sahibim: Yöntem A - acc: 0.75, auROC: 0.75, auPR: 0.45 Yöntem B - acc: 0.65, auROC: 0.55, auPR: 0.40 Yöntem C - acc: 0.55, auROC: 0.70, auPR: 0.65 Ben doğruluk ve auroC iyi bir …

10 machine-learning  roc  precision-recall 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

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 

Birkaç Cox regresyon modeli oluşturdum ve bu modellerin ne kadar iyi performans gösterdiğini görmek istiyorum ve belki de bu makalelerin kullanımına benzer bir ROC eğrisi veya c-istatistiği yararlı olabilir: JN Armitage och JH van der Meulen, “Kraliyet Cerrahlar Koleji Charlson Skoru ile idari veriler kullanan cerrahi hastalarda ko-morbiditenin belirlenmesi”, British …

10 r  survival  roc 

Özellikle makine öğrenimi literatürünün bilgisayar bilimi odaklı tarafında, AUC (alıcı operatör karakteristik eğrisinin altındaki alan) sınıflandırıcıları değerlendirmek için popüler bir kriterdir. AUC kullanımının gerekçeleri nelerdir? En iyi kararın en iyi AUC'ye sahip sınıflandırıcı olduğu belirli bir kayıp fonksiyonu var mı?

10 machine-learning  roc 

2 çeşit lojistik regresyon kullanıyorum - biri ikili sınıflandırma için basit tip, diğeri sıralı lojistik regresyon. İlkinin doğruluğunu hesaplamak için çapraz doğrulama kullandım, burada her kat için AUC'yi hesapladım ve ortalama AUC'yi hesapladım. Sıralı lojistik regresyon için nasıl yapabilirim? Çok sınıflı öngörücüler için genelleştirilmiş ROC'yi duydum, ancak nasıl hesaplanacağından emin …

10 logistic  cross-validation  roc  auc  ordered-logit 

5 kat çapraz doğrulama gerçekleştirirken (örneğin), 5 katın her biri için ayrı bir ROC eğrisi ve genellikle std ile ortalama bir ROC eğrisinin çarpımı tipiktir. dev. eğri kalınlığı olarak gösterilmiştir. Bununla birlikte, her katta sadece tek bir test veri noktasının bulunduğu LOO çapraz doğrulaması için, bu tek veri noktası için …

10 cross-validation  roc 

Birden fazla sınıflandırıcı kullanarak sınıflandırma yaptığım 2 sınıf etiketli veri var. Ve veri kümeleri dengelidir. Sınıflandırıcıların performansını değerlendirirken, sınıflandırıcının sadece gerçek pozitifleri değil, aynı zamanda gerçek negatifleri de belirlemede ne kadar doğru olduğunu göz önünde bulundurmam gerekir. Bu nedenle, doğruluk kullanırsam ve sınıflandırıcı pozitiflere karşı önyargılıysa ve her şeyi pozitif …

9 classification  roc  model-evaluation  sensitivity-specificity 

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 …

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