Statistiken und Big Data roc

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

228 classification prediction roc auc abbreviation

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ROC vs Precision-and-Recall-Kurven

Ich verstehe die formalen Unterschiede zwischen ihnen, was ich wissen möchte, ist, wenn es relevanter ist, eins gegen das andere zu verwenden. Bieten sie immer einen ergänzenden Einblick in die Leistung eines bestimmten Klassifizierungs- / Erkennungssystems? Wann ist es sinnvoll, sie beide beispielsweise in einer Zeitung zu veröffentlichen? statt nur …

159 machine-learning roc precision-recall

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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, …

78 regression logistic classification roc auc

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Wie werden ROC-Kurven in einer Mehrklassenklassifizierung dargestellt?

Mit anderen Worten, anstatt ein Zwei-Klassen-Problem zu haben, beschäftige ich mich mit 4 Klassen und möchte immer noch die Leistung unter Verwendung der AUC bewerten.

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Grundlegendes zur ROC-Kurve

Ich habe Probleme, die ROC-Kurve zu verstehen. Gibt es einen Vorteil / eine Verbesserung in der Fläche unter der ROC-Kurve, wenn ich aus jeder eindeutigen Teilmenge des Trainingssatzes verschiedene Modelle baue und sie zur Erstellung einer Wahrscheinlichkeit verwende? Wenn zum Beispiel Werte von { a , a , a , …

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Wie ermittelt man den besten Grenzpunkt und sein Konfidenzintervall anhand der ROC-Kurve in R?

Ich habe die Daten eines Tests, mit dem sich normale und Tumorzellen unterscheiden lassen. Laut ROC-Kurve sieht es für diesen Zweck gut aus (Fläche unter der Kurve ist 0,9): Meine Fragen sind: Wie wird der Grenzwert für diesen Test und sein Konfidenzintervall bestimmt, in dem die Messwerte als nicht eindeutig …

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Optimierung für Precision-Recall-Kurven bei Klassenungleichgewicht

Ich habe eine Klassifizierungsaufgabe mit einer Reihe von Prädiktoren (von denen einer der informativste ist), und ich verwende das MARS- Modell, um meinen Klassifizierer zu konstruieren (ich interessiere mich für ein einfaches Modell und würde glms zur Veranschaulichung verwenden) auch gut). Jetzt habe ich ein großes Klassenungleichgewicht in den Trainingsdaten …

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Fläche unter der Kurve des ROC im Verhältnis zur Gesamtgenauigkeit

Ich bin etwas verwirrt über die Area Under Curve (AUC) von ROC und die allgemeine Genauigkeit. Wird die AUC proportional zur Gesamtgenauigkeit sein? Mit anderen Worten, wenn wir eine größere Gesamtgenauigkeit haben, werden wir definitiv eine größere AUC bekommen? Oder sind sie per definitionem positiv korreliert? Wenn sie positiv korreliert …

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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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Wie wählt man zwischen ROC AUC und F1 Score?

Ich habe kürzlich einen Kaggle-Wettbewerb abgeschlossen, bei dem der ROC AUC-Score gemäß den Wettbewerbsanforderungen verwendet wurde. Vor diesem Projekt habe ich normalerweise den Wert f1 als Metrik zur Messung der Modellleistung verwendet. In Zukunft frage ich mich, wie ich zwischen diesen beiden Metriken wählen soll. Wann welche verwenden und welche …

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Können Sie unter der Annahme von richtig positiven, falsch negativen Raten falsch positive, richtig negative berechnen?

Ich habe Werte für True Positive (TP)und False Negative (FN)wie folgt: TP = 0.25 FN = 0.75 Können wir aus diesen Werten berechnen False Positive (FP)und True Negative (TN)?

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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 …

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Als «roc» getaggte Fragen