통계 및 빅 데이터 roc

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ROC 곡선 아래의 영역이 분류자가 무작위로 선택된 "긍정적 인"인스턴스 (검색된 예측에서)를 무작위로 선택한 "긍정적 인"인스턴스 (원래의 긍정적 인 클래스에서)보다 높은 순위로 순위를 매기는 이유는 무엇입니까? 적분을 사용하여 수학적으로이 진술을 어떻게 증명하고 CDF와 PDF에 진정한 양수 분포와 음수 분포를 제공합니까?

14 probability roc auc

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로지스틱 회귀에 대한 철학적 질문 : 왜 최적의 임계 값이 훈련되지 않습니까?

일반적으로 로지스틱 회귀 분석에서는 모형에 적합하고 훈련 세트에 대한 예측을 얻습니다. 그런 다음 훈련 예측 ( 여기서 와 같은 ) 을 교차 검증 하고 ROC 곡선과 같은 것을 기반으로 최적의 임계 값을 결정합니다. 실제 모델에 임계 값의 교차 검증을 통합하고 전체를 전체적으로 학습하지 않는 이유는 무엇입니까?

13 logistic cross-validation optimization roc threshold

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ROC 곡선이 서로 교차 할 때 두 모델 비교

둘 이상의 분류 모델을 비교하는 데 사용되는 일반적인 방법 중 하나는 ROC 곡선 (AUC) 아래 면적을 성능을 간접적으로 평가하는 방법으로 사용하는 것입니다. 이 경우 AUC가 큰 모델은 일반적으로 AUC가 작은 모델보다 성능이 우수한 것으로 해석됩니다. 그러나 Vihinen, 2012 ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3303716/ )에 따르면 두 곡선이 서로 교차하면 이러한 비교는 더 이상 …

13 machine-learning classification roc auc model-evaluation

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캐럿 패키지를 사용하면 특정 임계 값에 대한 혼동 행렬을 얻을 수 있습니까?

train이항 반응에 대한 로지스틱 회귀 모델 (via )을 얻었으며 confusionMatrixin에서 로지스틱 혼동 행렬을 얻었 습니다 caret. 물류 모델 혼동 행렬을 제공하지만 어떤 임계 값을 얻는 데 사용되는지 확실하지 않습니다. confusionMatrix에서를 사용하여 특정 임계 값에 대한 혼동 행렬을 얻으려면 어떻게해야 caret합니까?

13 r classification roc caret confusion-matrix

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로지스틱 회귀 모형 평가

나는 물류 모델을 연구하고 있으며 결과를 평가하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 내 모델은 이항 로짓입니다. 내 설명 변수는 15 레벨의 범주 변수, 이분법 변수 및 2 개의 연속 변수입니다. 내 N은 8000보다 큽니다. 투자하려는 기업의 결정을 모형화하려고합니다. 종속 변수는 투자 (예 / 아니오)이며 15 단계 변수는 관리자가보고 한 투자에 다른 …

13 r logistic goodness-of-fit roc

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GINI와 AUC 곡선 해석의 차이점은 무엇입니까?

우리는 스코어 카드 모델링을 위해 좋은 비율과 나쁜 비율의 도움으로 생성 된 리프트를 사용하여 GINI 곡선을 만들었습니다. 그러나 내가 연구 한 것은 ROC 곡선이 x 축으로 특이성 (1- True Negative)과 Y 축으로 감도 (true positive)를 갖는 Confusion matrix를 사용하여 생성된다는 것입니다. 따라서 GINI와 ROC의 결과는 하나의 차이점과 동일하지만 후자는 또한 …

13 roc gini

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의사 결정 트리에 대한 ROC 곡선을 그리는 방법은 무엇입니까?

일반적으로 의사 결정 트리와 같은 이산 분류기의 ROC 곡선을 그릴 수 없습니다. 내가 맞아? Dtrees에 ROC 곡선을 그리는 방법이 있습니까?

13 roc cart

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(d-prime)과 AUC (ROC 곡선 아래 영역) 사이의 연결 ; 기본 가정

기계 학습에서는 시스템 이 두 범주를 얼마나 잘 구별 할 수 있는지를 요약하기 위해 ROC 곡선 아래 영역 (대개 약어 AUC 또는 AUROC)을 사용할 수 있습니다. 신호 검출 이론에서 종종 (감도 지수) 는 비슷한 목적으로 사용됩니다. 이 두 가지는 밀접하게 연결되어 있으며 특정 가정이 충족되면 서로 동등 하다고 생각 합니다.d′d′d' …

13 machine-learning roc auc signal-detection d-prime

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주사위 계수는 정확도와 동일합니까?

볼륨 유사성 ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient ) 및 정확성 ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision )에 대한 주사위 계수를 살펴 봅니다. ). 이 두 측정 값이 동일한 것 같습니다. 이견있는 사람?

13 descriptive-statistics roc accuracy precision-recall auc

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R에서 ROC 아래 영역의 p- 값을 계산하는 방법

ROC (receiver operator 특성)에 따라 영역의 p- 값을 계산하는 방법을 찾기 위해 고심하고 있습니다. 연속 변수와 진단 테스트 결과가 있습니다. AUROC가 통계적으로 유의한지 확인하고 싶습니다. pROC, ROCR, caTools, 검증, Epi와 같은 ROC 곡선을 다루는 많은 패키지를 발견했습니다. 그러나 문서와 테스트를 읽는 데 몇 시간을 보낸 후에도 방법을 찾을 수 없었습니다. …

12 r p-value roc

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대각선을 가로 지르는 ROC 곡선

현재 이진 분류기를 실행하고 있습니다. ROC 곡선을 플롯하면 처음에 좋은 리프트를 얻은 다음 방향이 바뀌고 대각선을 교차 한 다음 다시 위로 올라가 곡선을 기울어 진 S 모양으로 만듭니다. 이 효과에 대한 해석 / 설명은 무엇입니까? 감사

12 roc

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ROC 곡선은 전통적인 추론이 그렇지 않다는 것을 무엇을 알려줍니까?

결과에 대한 일부 측정의 예측 능력을 결정하기 위해 다른 테스트보다 ROC 곡선을 사용하는 경향이 언제입니까? 불연속 결과 (생존 / 사망, 현재 / 부재)를 다룰 때, ROC 곡선을 카이 제곱과 같은 것보다 더 강력하거나 덜 강력하게 만드는 것은 무엇입니까?

12 regression roc

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드문 이벤트 로지스틱 회귀 분석에 대한 컷오프 확률을 선택하는 방법

1000 개의 양성으로 100,000 개의 관측치 (9 개의 더미 표시기 변수)가 있습니다. 이 경우에는 로지스틱 회귀가 잘 작동하지만 컷오프 확률은 당황합니다. 일반적인 문헌에서는 1과 0을 예측하기 위해 50 % 컷오프를 선택합니다. 내 모델의 최대 값이 ~ 1 %이므로이 작업을 수행 할 수 없습니다. 따라서 임계 값은 0.007 또는 그 주위에있을 …

11 regression logistic classification generalized-linear-model roc

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분류기 평가 : 학습 곡선과 ROC 곡선

대규모 교육 데이터 세트를 사용하는 다중 클래스 텍스트 분류 문제에 대해 2 개의 다른 분류기를 비교하고 싶습니다. ROC 곡선을 사용해야하는지 아니면 학습 곡선을 사용하여 두 분류기를 비교해야하는지 궁금합니다. 한편, 학습 곡선은 분류 기가 학습을 중단하고 저하 될 수있는 데이터 세트의 크기를 찾을 수 있기 때문에 학습 데이터 세트의 크기를 결정하는 …

11 machine-learning classification roc accuracy

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AUC는 각 클래스에서 무작위로 선택된 인스턴스를 올바르게 분류 할 가능성이 있습니까?

나는이 자막을 종이로 읽었고 AUC가 다른 곳에서는 이런 식으로 묘사 된 것을 본 적이 없다. 이것이 사실입니까? 이것을 볼 수있는 증거 또는 간단한 방법이 있습니까? 그림 2는 수신기 작동 특성 곡선 (AUC) 아래 영역으로 표현 된 이분법 변수의 예측 정확도를 보여줍니다. 이는 각 등급에서 무작위로 선택된 두 명의 사용자 (예 …

11 classification roc auc

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