Perguntas com a marcação «roc»

Pesquisou alta e baixa e não conseguiu descobrir o que a AUC, como relacionada à previsão, significa ou significa.

228 classification  prediction  roc  auc  abbreviation 

Eu entendo as diferenças formais entre eles, o que eu quero saber é quando é mais relevante usar um vs. o outro. Eles sempre fornecem informações complementares sobre o desempenho de um determinado sistema de classificação / detecção? Quando é razoável fornecer os dois, digamos, em um artigo? em vez …

159 machine-learning  roc  precision-recall 

Estou interessado em calcular a área sob a curva (AUC), ou a estatística c, manualmente para um modelo de regressão logística binária. Por exemplo, no conjunto de dados de validação, tenho o valor verdadeiro da variável dependente, retenção (1 = retido; 0 = não retido), bem como um status de …

78 regression  logistic  classification  roc  auc 

Em outras palavras, em vez de ter um problema de duas classes, estou lidando com 4 classes e ainda gostaria de avaliar o desempenho usando a AUC.

66 classification  roc 

Estou tendo problemas para entender a curva ROC. Existe alguma vantagem / melhoria na área sob a curva ROC se eu construir modelos diferentes de cada subconjunto exclusivo do conjunto de treinamento e usá-lo para produzir uma probabilidade? Por exemplo, se tem valores de { um , um , um …

57 r  roc 

Eu tenho os dados de um teste que poderia ser usado para distinguir células normais e tumorais. De acordo com a curva ROC, parece bom para esse propósito (a área sob a curva é 0,9): Minhas perguntas são: Como determinar o ponto de corte para este teste e seu intervalo …

51 r  data-visualization  confidence-interval  roc  ggplot2 

Eu tenho uma tarefa de classificação na qual tenho vários preditores (um dos quais é o mais informativo) e estou usando o modelo MARS para construir meu classificador (estou interessado em qualquer modelo simples e usar glms para fins ilustrativos seria bem também). Agora, tenho um enorme desequilíbrio de classe …

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

Estou um pouco confuso sobre a Área sob curva (AUC) do ROC e a precisão geral. A AUC será proporcional à precisão geral? Em outras palavras, quando tivermos uma precisão geral maior, obteremos uma AUC cada vez maior? Ou eles são, por definição, correlacionados positivamente? Se eles estão correlacionados positivamente, …

29 classification  roc 

O Critério de Informação de Akaike (AIC) e a estatística-c (área sob a curva ROC) são duas medidas de ajuste do modelo para a regressão logística. Estou tendo problemas para explicar o que está acontecendo quando os resultados das duas medidas não são consistentes. Eu acho que eles estão medindo …

29 logistic  roc  aic  auc 

Eu tenho dois classificadores A: rede bayesiana ingênua B: rede bayesiana em árvore (conectada individualmente) Em termos de precisão e outras medidas, A tem um desempenho comparativamente pior que B. No entanto, quando eu uso os pacotes R ROCR e AUC para realizar análises ROC, verifica-se que a AUC para …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

Recentemente, completei uma competição Kaggle na qual a pontuação roc auc foi usada conforme os requisitos da competição. Antes deste projeto, eu normalmente usava a pontuação f1 como métrica para medir o desempenho do modelo. No futuro, me pergunto como devo escolher entre essas duas métricas. Quando usar quais e …

26 machine-learning  modeling  roc  scoring-rules 

Na discussão: como gerar uma curva roc para classificação binária , acho que a confusão foi que um "classificador binário" (que é qualquer classificador que separa duas classes) foi para Yang o que é chamado de "classificador discreto" (que produz saídas discretas 0/1 como um SVM) e não saídas contínuas …

25 cross-validation  roc  auc 

Eu tenho valores para True Positive (TP)e da False Negative (FN)seguinte maneira: TP = 0.25 FN = 0.75 A partir desses valores, podemos calcular False Positive (FP)e True Negative (TN)?

24 roc  confusion-matrix  sensitivity-specificity 

A imagem abaixo mostra uma curva contínua de taxas de falsos positivos vs. taxas de verdadeiros positivos: No entanto, o que não entendo imediatamente é como essas taxas estão sendo calculadas. Se um método é aplicado a um conjunto de dados, ele possui uma certa taxa de FP e uma …

22 machine-learning  data-visualization  roc  auc 

Preâmbulo Este é um longo post. Se você estiver relendo isso, observe que revi a parte da pergunta, embora o material de segundo plano permaneça o mesmo. Além disso, acredito que desenvolvi uma solução para o problema. Essa solução aparece na parte inferior da postagem. Agradeço ao CliffAB por apontar …

21 machine-learning  bayesian  sampling  roc  auc