Perguntas com a marcação «roc»

Característica de operação do receptor, também conhecida como curva ROC.



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Interpretação da área sob a curva PR
Atualmente, estou comparando três métodos e tenho a Precisão, auROC e auPR como métricas. E eu tenho os seguintes resultados: Método A - acc: 0,75, auROC: 0,75, auPR: 0,45 Método B - acc: 0,65, auROC: 0,55, auPR: 0,40 Método C - acc: 0,55, auROC: 0,70, auPR: 0,65 Eu tenho um …

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Por que Anova () e drop1 () forneceram respostas diferentes para os GLMMs?
Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …
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 

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Como fazer análise ROC em R com um modelo de Cox
Eu criei alguns modelos de regressão de Cox e gostaria de ver o desempenho desses modelos e pensei que talvez uma curva ROC ou uma estatística c possa ser útil semelhante ao uso deste artigo: JN Armitage e JH van der Meulen, “Identificando comorbidades em pacientes cirúrgicos usando dados administrativos …
10 r  survival  roc 

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Justificativa do uso da AUC?
Especialmente no lado orientado para a ciência da computação da literatura de aprendizado de máquina, a AUC (área sob a curva característica do operador do receptor) é um critério popular para avaliar classificadores. Quais são as justificativas para usar a AUC? Por exemplo, existe uma função de perda específica para …



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Ponto de corte em uma curva ROC. Existe uma função simples?
Quero encontrar o ponto de corte para o gênero com base em uma medida antropológica. Posso desenhar as curvas e sei que, caso a sensibilidade e a especificidade sejam igualmente importantes, o ponto mais próximo ao canto superior esquerdo do quadro (ou, se a curva for negativa, o ponto mais …
10 roc 

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Medida de desempenho do classificador que combina sensibilidade e especificidade?
Eu tenho dados rotulados de 2 classes nos quais estou executando a classificação usando vários classificadores. E os conjuntos de dados são bem equilibrados. Ao avaliar o desempenho dos classificadores, preciso levar em consideração a precisão do classificador em determinar não apenas os verdadeiros positivos, mas também os verdadeiros negativos. …

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AUC na regressão logística ordinal
Estou usando 2 tipos de regressão logística - um é o tipo simples, para classificação binária, e o outro é regressão logística ordinal. Para calcular a precisão do primeiro, usei a validação cruzada, onde calculei a AUC para cada dobra e calculei a AUC média. Como posso fazer isso para …

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Calcular curva ROC para dados
Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
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 




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