«roc» 태그된 질문

오래된 항목과 새로운 항목을 감지하는 메모리 작업의 기본 값을 계산하고 싶습니다 . 내가 가진 문제는 일부 대상의 적중률이 1이고 / 또는 잘못된 경고 율이 0이므로 확률이 각각 100 % 및 0 %라는 것입니다. d 프라임 의 공식 은입니다 d' = z(H) - z(F). 여기서 z(H), z(F)적중률과 오경보의 z 변환은 각각입니다. …

10 roc  excel  signal-detection  d-prime 

입력 행렬 와 이진 출력 고려하십시오 .y엑스엑스X와이와이y 분류기의 성능을 측정하는 일반적인 방법은 ROC 곡선을 사용하는 것입니다. ROC 플롯에서 대각선은 랜덤 분류기에서 얻은 결과입니다. 불균형 출력 의 경우, 확률이 다른 또는 을 선택하여 랜덤 분류기의 성능을 향상시킬 수 있습니다 .0 1와이와이y000111 이러한 분류기의 성능을 ROC 곡선 플롯으로 어떻게 표현할 수 있습니까? …

10 classification  roc  unbalanced-classes 

현재 세 가지 방법을 비교하고 있으며 정확도, auROC 및 auPR을 메트릭으로 사용하고 있습니다. 그리고 나는 다음과 같은 결과를 얻었습니다. 방법 A-acc : 0.75, auROC : 0.75, auPR : 0.45 방법 B-acc : 0.65, auROC : 0.55, auPR : 0.40 방법 C-acc : 0.55, auROC : 0.70, auPR : 0.65 나는 …

10 machine-learning  roc  precision-recall 

GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …

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 

몇 가지 Cox 회귀 모델을 만들었으며 이러한 모델의 성능을보고 싶을 것입니다. ROC- 곡선 또는 c- 통계량은이 기사와 유사하게 유용 할 수 있다고 생각했습니다. JN Armitage och JH van der Meulen, "Royal College of Surgeons Charlson Score의 관리 데이터를 사용하여 수술 환자의 병적 상태 확인", British Journal of Surgery, vol. 97, …

10 r  survival  roc 

특히 머신 러닝 문헌의 컴퓨터 과학 지향 측면에서 AUC (수신자 운영자 특성 곡선 아래 영역)는 분류기를 평가하는 데 널리 사용되는 기준입니다. AUC 사용에 대한 정당성은 무엇입니까? 예를 들어 최적의 결정이 최고의 AUC를 가진 분류자인 특정 손실 함수가 있습니까?

10 machine-learning  roc 

나는 2 종류의 로지스틱 회귀를 사용하고 있습니다. 하나는 이진 분류를위한 간단한 유형이고 다른 하나는 순서 형 로지스틱 회귀입니다. 첫 번째 정확도를 계산하기 위해 교차 검증을 사용하여 각 접기에 대해 AUC를 계산하고 평균 AUC를 계산했습니다. 순서 형 로지스틱 회귀 분석을 위해 어떻게해야합니까? 멀티 클래스 예측 변수에 대한 일반화 된 ROC에 대해 …

10 logistic  cross-validation  roc  auc  ordered-logit 

5 배 교차 검증을 수행 할 때 (예를 들어), 5 배 각각에 대해 별도의 ROC 곡선을 계산하고 종종 std를 사용하여 평균 ROC 곡선을 곱하는 것이 일반적입니다. dev. 곡선 두께로 표시됩니다. 그러나 각 접기마다 단일 테스트 데이터 포인트 만있는 LOO 교차 유효성 검사의 경우이 단일 데이터 포인트에 대한 ROC "곡선"을 계산하는 …

10 cross-validation  roc 

여러 분류자를 사용하여 분류를 수행하는 데이터로 분류 된 2 클래스가 있습니다. 그리고 데이터 세트의 균형이 잘 잡혀 있습니다. 분류 자의 성능을 평가할 때 분류자가 실제 긍정적 인 것뿐만 아니라 실제 부정적인 것을 결정하는 데 얼마나 정확한지 고려해야합니다. 따라서 정확도를 사용하고 분류자가 긍정적으로 편향되고 모든 것을 긍정적으로 분류하면 진정한 부정을 분류하지 …

9 classification  roc  model-evaluation  sensitivity-specificity 

그래서, 나는 16 개의 시험을 가지고 있는데, 여기에서 Hamming Distance를 사용하여 생체 특성으로부터 사람을 인증하려고합니다. 임계 값이 3.5로 설정되었습니다. 내 데이터는 다음과 같으며 1 번 시험 만 참 긍정입니다. 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 …

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