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.
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...
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...
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...
Scikit verfügt über CalibratedClassifierCV , mit dem wir unsere Modelle für ein bestimmtes X, Y-Paar kalibrieren können. Es heißt auch klar, dassdata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. Wenn sie disjunkt sein müssen, ist es legitim, den Klassifikator mit den...
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...
Ich programmiere und mache testgetriebene Entwicklung. Nachdem ich meinen Code geändert habe, führe ich meine Tests aus. Manchmal sind sie erfolgreich und manchmal scheitern sie. Bevor ich einen Test durchführe, schreibe ich eine Zahl von 0,01 bis 0,99 auf, um sicherzugehen, dass der Test...
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...
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...
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...
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...
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...
Dies scheint ein häufiges Problem zu sein, aber ich kann keine Lösung finden. Ich habe eine Reihe von binären Beobachtungen und zwei verschiedene Modelle, jedes mit Vorhersagen für jede Beobachtung. Ich möchte die Kalibrierung der Modelle vergleichen. Es gibt verschiedene Ansätze zum Vergleichen...
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...