Statistiken und Big Data auc

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Gesucht hoch und niedrig und nicht in der Lage, herauszufinden, was AUC, wie in Bezug auf Vorhersage, bedeutet oder steht.

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So berechnen Sie die Fläche unter der Kurve (AUC) oder die c-Statistik von Hand

Ich bin daran interessiert, die Fläche unter der Kurve (AUC) oder die c-Statistik von Hand für ein binäres logistisches Regressionsmodell zu berechnen. Zum Beispiel habe ich im Validierungsdatensatz den wahren Wert für die abhängige Variable, Aufbewahrung (1 = beibehalten; 0 = nicht beibehalten), sowie einen vorhergesagten Aufbewahrungsstatus für jede Beobachtung, …

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Was ist der Unterschied zwischen dem AIC und der C-Statistik (AUC) für die Modellanpassung?

Akaike Information Criterion (AIC) und die c-Statistik (Fläche unter der ROC-Kurve) sind zwei Messgrößen für die logistische Regression. Es fällt mir schwer zu erklären, was passiert, wenn die Ergebnisse der beiden Maßnahmen nicht konsistent sind. Ich denke, sie messen etwas unterschiedliche Aspekte der Modellanpassung, aber was sind diese spezifischen Aspekte? …

29 logistic roc aic auc

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Warum ist die AUC für einen weniger genauen Klassifikator höher als für einen genaueren?

Ich habe zwei Klassifikatoren A: naives Bayes'sches Netzwerk B: Baum (einfach verbunden) Bayesianisches Netzwerk In Bezug auf Genauigkeit und andere Maßnahmen schneidet A vergleichsweise schlechter ab als B. Wenn ich jedoch die R-Pakete ROCR und AUC für die ROC-Analyse verwende, stellt sich heraus, dass die AUC für A höher ist …

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Fläche unter Precision-Recall-Kurve (AUC der PR-Kurve) und Average Precision (AP)

Ist Average Precision (AP) der Bereich unter Precision-Recall Curve (AUC der PR-Kurve)? BEARBEITEN: Hier ist ein Kommentar zum Unterschied zwischen PR AUC und AP. Die AUC wird durch trapezförmige Interpolation der Präzision erhalten. Eine alternative und in der Regel fast äquivalente Metrik ist die Average Precision (AP), die als info.ap …

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ROC-Kurve für diskrete Klassifikatoren wie SVM: Warum nennen wir es immer noch eine "Kurve"? Ist es nicht nur ein "Punkt"?

In der Diskussion: Wie man eine ROC-Kurve für die binäre Klassifikation erzeugt , war meiner Meinung nach die Verwirrung, dass ein "binärer Klassifikator" (ein Klassifikator, der zwei Klassen trennt) für Yang ein so genannter "diskreter Klassifikator" war (der erzeugt) diskrete Ausgänge (0/1 wie ein SVM) und keine kontinuierlichen Ausgänge wie …

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Wie heißt dieses Diagramm, das falsche und wahre positive Raten anzeigt, und wie wird es generiert?

Das Bild unten zeigt eine kontinuierliche Kurve von falsch-positiven Raten gegenüber wahr-positiven Raten: Ich verstehe jedoch nicht sofort, wie diese Sätze berechnet werden. Wenn eine Methode auf einen Datensatz angewendet wird, weist sie eine bestimmte FP-Rate und eine bestimmte FN-Rate auf. Bedeutet das nicht, dass jede Methode einen einzelnen Punkt …

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Habe ich gerade eine Bayes'sche Methode zur Analyse von ROC-Kurven erfunden?

Präambel Dies ist ein langer Beitrag. Wenn Sie dies noch einmal lesen, beachten Sie bitte, dass ich den Fragenteil überarbeitet habe, obwohl das Hintergrundmaterial das gleiche bleibt. Außerdem glaube ich, dass ich eine Lösung für das Problem gefunden habe. Diese Lösung wird unten im Beitrag angezeigt. Dank an CliffAB für …

21 machine-learning bayesian sampling roc auc

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Warum hat der AUC = 1-Klassifikator die Hälfte der Stichproben falsch klassifiziert?

Ich benutze einen Klassifikator, der Wahrscheinlichkeiten zurückgibt. Zur Berechnung der AUC verwende ich das pROC R-Paket. Die Ausgabewahrscheinlichkeiten des Klassifikators sind: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probszeigt die Wahrscheinlichkeit, in der Klasse '1' zu sein. Wie gezeigt, hat der Klassifikator alle Proben in Klasse '1' …

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Fläche unter der ROC-Kurve oder Fläche unter der PR-Kurve für unausgeglichene Daten?

Ich habe einige Zweifel, welches Leistungsmaß verwendet werden soll, Bereich unter der ROC-Kurve (TPR als Funktion von FPR) oder Bereich unter der Genauigkeits-Rückruf-Kurve (Genauigkeit als Funktion von Rückruf). Meine Daten sind unausgewogen, dh die Anzahl der negativen Instanzen ist viel größer als die der positiven Instanzen. Ich benutze die Ausgabe …

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Kann AUC-ROC zwischen 0-0,5 liegen?

Können AUC-ROC-Werte zwischen 0 und 0,5 liegen? Gibt das Modell jemals Werte zwischen 0 und 0,5 aus?

16 roc model-evaluation auc

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Genauigkeit gegen Fläche unter der ROC-Kurve

Ich habe eine ROC-Kurve für ein Diagnosesystem erstellt. Die Fläche unter der Kurve wurde dann nicht parametrisch auf AUC = 0,89 geschätzt. Als ich versuchte, die Genauigkeit bei der optimalen Schwellenwerteinstellung (dem Punkt, der dem Punkt (0, 1) am nächsten liegt) zu berechnen, erhielt ich eine Genauigkeit des Diagnosesystems von …

15 roc reliability accuracy auc

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Die Maschinengenauigkeit zur Steigerung des Gradienten nimmt mit zunehmender Anzahl von Iterationen ab

Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

15 machine-learning caret boosting gbm hypothesis-testing t-test panel-data psychometrics intraclass-correlation generalized-linear-model categorical-data binomial model intercept causality cross-correlation distributions ranks p-value z-test sign-test time-series references terminology cross-correlation definition probability distributions beta-distribution inverse-gamma missing-data paired-comparisons paired-data clustered-standard-errors cluster-sample time-series arima logistic binary-data odds-ratio medicine hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney unsupervised-learning hierarchical-clustering neural-networks train clustering k-means regression ordinal-data change-scores machine-learning experiment-design roc precision-recall auc stata multilevel-analysis regression fitting nonlinear jmp r data-visualization gam gamm4 r lme4-nlme many-categories regression causality instrumental-variables endogeneity controlling-for-a-variable

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Fläche unter dem "pdf" in der Kerndichteschätzung in R

Ich versuche, die ' Dichte' -Funktion in R zu verwenden, um Kernel-Dichteschätzungen durchzuführen. Ich habe einige Schwierigkeiten, die Ergebnisse zu interpretieren und verschiedene Datensätze zu vergleichen, da die Fläche unter der Kurve nicht unbedingt 1 zu sein scheint. Für jede Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (pdf) müssen wir die Fläche . Ich gehe davon …

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Was sind die Unterschiede zwischen AUC und F1-Score?

F1-Score ist das harmonische Mittel für Präzision und Erinnerung. Die y-Achse des Rückrufs ist eine echte positive Rate (die auch Rückruf ist). Manchmal können Klassifikatoren einen geringen Rückruf aufweisen, aber eine sehr hohe AUC. Was bedeutet das? Was sind die Unterschiede zwischen AUC und F1-Score?

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Als «auc» getaggte Fragen