Als «calibration» getaggte Fragen

Die Kalibrierung kann sich auf die Anpassung der Messungen beziehen, um mit dem Wert eines Standards übereinzustimmen. Klassifikatorwerte in Klassenmitgliedschaftswahrscheinlichkeiten umzuwandeln; usw. Verwenden Sie diese Option nicht zur Vorhersage einer erklärenden Variablen aus einer Beobachtung der abhängigen Variablen. Verwenden Sie dazu die inverse Vorhersage des Tags.

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Visualisierung der Kalibrierung der vorhergesagten Wahrscheinlichkeit eines Modells
Angenommen, ich habe ein Vorhersagemodell, das für jede Klasse eine Wahrscheinlichkeit ergibt. Jetzt erkenne ich, dass es viele Möglichkeiten gibt, ein solches Modell zu bewerten, wenn ich diese Wahrscheinlichkeiten für die Klassifizierung verwenden möchte (Genauigkeit, Erinnerung usw.). Ich erkenne auch, dass eine ROC-Kurve und die Fläche darunter verwendet werden können, …
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Warum Platt's Skalierung verwenden?
Um ein Konfidenzniveau auf eine Wahrscheinlichkeit beim überwachten Lernen zu kalibrieren (z. B. um das Vertrauen aus einer SVM oder einem Entscheidungsbaum unter Verwendung von überabgetasteten Daten abzubilden), besteht eine Methode in der Verwendung der Plattschen Skalierung (z. B. Erhalten kalibrierter Wahrscheinlichkeiten aus dem Boosten) ). Grundsätzlich verwendet man die …
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Pooling von Kalibrierungsplots nach mehrfacher Imputation
Ich möchte Ratschläge zum Zusammenfassen der Kalibrierungsdiagramme / -statistiken nach mehrfacher Imputation. Bei der Entwicklung statistischer Modelle zur Vorhersage eines zukünftigen Ereignisses (z. B. Verwendung von Daten aus Krankenhausakten zur Vorhersage des Überlebens oder von Ereignissen nach der Entlassung aus dem Krankenhaus) kann man sich vorstellen, dass einige zu viele …
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Wie wählt man die optimale Behälterbreite beim Kalibrieren von Wahrscheinlichkeitsmodellen?
Hintergrund: Hier gibt es einige gute Fragen und Antworten zur Kalibrierung von Modellen, die die Wahrscheinlichkeiten eines eintretenden Ergebnisses vorhersagen. Beispielsweise Brier-Score und seine Zerlegung in Auflösung, Unsicherheit und Zuverlässigkeit . Kalibrierungsdiagramme und isotonische Regression . Diese Methoden erfordern häufig die Verwendung einer Binning-Methode für die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten, sodass das …
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Warum ist die logistische Regression gut kalibriert und wie kann ihre Kalibrierung ruiniert werden?
In den Scikit-Lerndokumenten zur Wahrscheinlichkeitskalibrierung vergleichen sie die logistische Regression mit anderen Methoden und stellen fest, dass die zufällige Gesamtstruktur weniger gut kalibriert ist als die logistische Regression. Warum ist die logistische Regression gut kalibriert? Wie könnte man die Kalibrierung einer logistischen Regression ruinieren (nicht, dass man es jemals wollen …
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So schätzen Sie eine Kalibrierungskurve mit Bootstrap (R)
Frage : Ich habe ein Wahrscheinlichkeitsmodell (Bayes'sches Netzwerk) zur Modellierung einer binären Ergebnisvariablen angepasst. Ich möchte ein hochauflösendes Kalibrierungsdiagramm (z. B. Spline) erstellen, das wegen Überanpassung mit Bootstrapping korrigiert wurde. Gibt es ein Standardverfahren zur Berechnung einer solchen Kurve? Überlegungen : Ich könnte dies leicht mit Zug- / Testaufteilung tun, …
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Was ist Kalibrierung?
Was bedeutet es, Vermessungsgewichte zu kalibrieren? Was sind andere Definitionen der Kalibrierung in der Statistik? Ich habe gehört, dass es in verschiedenen Zusammenhängen verwendet wird, insbesondere bei der Risikoprognose (in Bezug darauf, ob die Gesamtzahl der vorhergesagten Ereignisse in einer Kohorte statistisch mit der beobachteten Anzahl von Ereignissen übereinstimmt). Gibt …
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Interpretation der Kalibrierkurve
Ich habe ein schrittweise abgeleitetes binäres logistisches Regressionsmodell. Ich habe die calibrate(, bw=200, bw=TRUE)Funktion im rmsPaket in R verwendet, um die zukünftige Kalibrierung abzuschätzen. Die Ausgabe ist unten angegeben und zeigt die durch die Bootstrap-Überanpassung korrigierte Kalibrierungskurvenschätzung für das logistische Rückwärts-Abwärtsmodell. Ich bin mir jedoch nicht sicher, wie ich es …
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Einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt auf einen gleitenden Fenstermittelwert einstellen?
Der Alpha-Parameter eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts definiert die Glättung, die der Durchschnitt für eine Zeitreihe anwendet. In ähnlicher Weise definiert die Fenstergröße eines sich bewegenden Fenstermittels auch die Glättung. Gibt es eine Möglichkeit, den Alpha-Parameter so einzustellen, dass die Glättung ungefähr der eines Mittelwerts für bewegliche Fenster einer bestimmten Größe …
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Wie erstelle ich ein Kalibrierungsdiagramm für Überlebensdaten, ohne Daten zu gruppieren?
Um ein Kalibrierungsdiagramm für Überlebenswahrscheinlichkeiten zu erstellen, die anhand eines Cox-Modells geschätzt wurden, kann das geschätzte Risiko in Gruppen unterteilt, das durchschnittliche Risiko innerhalb einer Gruppe berechnet und dann mit der Kaplan-Meier-Schätzung verglichen werden. Was sind alternative Ansätze, für die kein Binning erforderlich ist? Welche spezifischen Schritte sind erforderlich, um …
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