Pertanyaan yang diberi tag «roc»

Dicari tinggi dan rendah dan belum dapat menemukan apa AUC, seperti yang terkait dengan prediksi, singkatan atau artinya.

228 classification  prediction  roc  auc  abbreviation 

Saya mengerti perbedaan formal di antara mereka, yang ingin saya ketahui adalah ketika lebih relevan untuk menggunakan satu vs yang lain. Apakah mereka selalu memberikan wawasan pelengkap tentang kinerja sistem klasifikasi / deteksi yang diberikan? Kapan masuk akal untuk menyediakan keduanya, misalnya, di kertas? bukan hanya satu? Adakah deskriptor alternatif …

159 machine-learning  roc  precision-recall 

Saya tertarik menghitung area di bawah kurva (AUC), atau c-statistik, dengan tangan untuk model regresi logistik biner. Misalnya, dalam dataset validasi, saya memiliki nilai sebenarnya untuk variabel dependen, retensi (1 = dipertahankan; 0 = tidak dipertahankan), serta status retensi yang diprediksi untuk setiap pengamatan yang dihasilkan oleh analisis regresi saya …

78 regression  logistic  classification  roc  auc 

Dengan kata lain, alih-alih memiliki masalah dua kelas saya berurusan dengan 4 kelas dan masih ingin menilai kinerja menggunakan AUC.

66 classification  roc 

Saya mengalami kesulitan memahami kurva ROC. Apakah ada keuntungan / peningkatan di area di bawah kurva ROC jika saya membangun model yang berbeda dari setiap subset unik dari set pelatihan dan menggunakannya untuk menghasilkan probabilitas? Sebagai contoh, jika memiliki nilai-nilai { a , a , a , a , b …

57 r  roc 

Saya memiliki data tes yang dapat digunakan untuk membedakan sel normal dan sel tumor. Menurut kurva ROC terlihat bagus untuk tujuan ini (area di bawah kurva adalah 0,9): Pertanyaan saya adalah: Bagaimana menentukan titik batas untuk tes ini dan interval kepercayaannya di mana pembacaan harus dinilai ambigu? Apa cara terbaik …

51 r  data-visualization  confidence-interval  roc  ggplot2 

Saya memiliki tugas klasifikasi di mana saya memiliki sejumlah prediktor (salah satunya adalah yang paling informatif), dan saya menggunakan model MARS untuk membangun classifier saya (saya tertarik pada model sederhana apa pun, dan menggunakan glms untuk tujuan ilustrasi akan menjadi baik baik juga). Sekarang saya memiliki ketidakseimbangan kelas yang sangat …

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

Saya sedikit bingung tentang Area Under Curve (AUC) dari ROC dan akurasi keseluruhan. Apakah AUC sebanding dengan akurasi keseluruhan? Dengan kata lain, ketika kita memiliki akurasi keseluruhan yang lebih besar apakah kita akan mendapatkan AUC yang lebih besar? Atau apakah menurut definisi mereka berkorelasi positif? Jika keduanya berkorelasi positif, mengapa …

29 classification  roc 

Kriteria Informasi Akaike (AIC) dan statistik-c (area di bawah kurva ROC) adalah dua ukuran model yang cocok untuk regresi logistik. Saya mengalami kesulitan menjelaskan apa yang sedang terjadi ketika hasil dari kedua langkah tersebut tidak konsisten. Saya kira mereka mengukur aspek fit model yang sedikit berbeda, tetapi apa saja aspek …

29 logistic  roc  aic  auc 

Saya memiliki dua pengklasifikasi A: jaringan Bayesian yang naif B: tree (terhubung sendiri) jaringan Bayesian Dalam hal akurasi dan langkah-langkah lain, A melakukan relatif lebih buruk daripada B. Namun, ketika saya menggunakan paket R ROCR dan AUC untuk melakukan analisis ROC, ternyata AUC untuk A lebih tinggi daripada AUC untuk …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

Saya baru-baru ini menyelesaikan kompetisi Kaggle di mana skor roc auc digunakan sesuai persyaratan kompetisi. Sebelum proyek ini, saya biasanya menggunakan skor f1 sebagai metrik untuk mengukur kinerja model. Ke depan, saya bertanya-tanya bagaimana saya harus memilih antara dua metrik ini? Kapan menggunakan yang mana, dan apa pro dan kontra …

26 machine-learning  modeling  roc  scoring-rules 

Dalam diskusi: bagaimana membuat kurva roc untuk klasifikasi biner , saya pikir kebingungannya adalah "binary classifier" (yang mana setiap classifier yang memisahkan 2 kelas) adalah untuk Yang yang disebut "discrete classifier" (yang menghasilkan keluaran diskrit 0/1 seperti SVM) dan bukan keluaran kontinu seperti pengklasifikasi JST atau Bayes ... dll. Jadi, …

25 cross-validation  roc  auc 

Saya memiliki nilai untuk True Positive (TP)dan False Negative (FN)sebagai berikut: TP = 0.25 FN = 0.75 Dari nilai-nilai itu, dapatkah kita menghitung False Positive (FP)dan True Negative (TN)?

24 roc  confusion-matrix  sensitivity-specificity 

Gambar di bawah ini menunjukkan kurva kontinu dari tingkat positif palsu vs. Namun, yang saya tidak segera dapatkan adalah bagaimana tarif ini dihitung. Jika suatu metode diterapkan pada dataset, ia memiliki tingkat FP tertentu dan tingkat FN tertentu. Bukankah itu berarti bahwa setiap metode harus memiliki satu titik daripada kurva? …

22 machine-learning  data-visualization  roc  auc 

Pembukaan Ini posting yang panjang. Jika Anda membaca ulang ini, harap perhatikan bahwa saya telah merevisi bagian pertanyaan, meskipun materi latar belakangnya tetap sama. Selain itu, saya percaya bahwa saya telah menemukan solusi untuk masalah ini. Solusi itu muncul di bagian bawah pos. Terima kasih kepada CliffAB untuk menunjukkan bahwa …

21 machine-learning  bayesian  sampling  roc  auc