Als «roc» getaggte Fragen

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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 <-

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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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...

roc reliability accuracy auc
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Vorteile von ROC-Kurven

Was sind die Vorteile der ROC-Kurven? Zum Beispiel klassifiziere ich einige Bilder, was ein binäres Klassifizierungsproblem ist. Ich extrahierte ungefähr 500 Merkmale und wendete einen Merkmalsauswahlalgorithmus an, um einen Satz von Merkmalen auszuwählen, dann wendete ich SVM zur Klassifizierung...

machine-learning roc
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Wie interpretiere ich eine ROC-Kurve?

Ich habe die logistische Regression auf meine SAS-Daten angewendet. Hier sind die ROC-Kurve und die Klassifizierungstabelle. Ich bin mit den Zahlen in der Klassifikationstabelle einverstanden, weiß aber nicht genau, wie die ROC-Kurve und die Fläche darunter aussehen. Jede Erklärung wäre sehr...

regression logistic classification roc
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Verbindungen zwischen

Beim maschinellen Lernen können wir den Bereich unter der ROC-Kurve (oft als AUC oder AUROC abgekürzt ) verwenden, um zusammenzufassen, wie gut ein System zwischen zwei Kategorien unterscheiden kann. In der Signaldetektionstheorie wird häufig der d'd'd' (Empfindlichkeitsindex) für einen ähnlichen...

machine-learning roc auc signal-detection d-prime
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Auswertung eines logistischen Regressionsmodells

Ich arbeite an einem Logistikmodell und habe einige Schwierigkeiten, die Ergebnisse zu bewerten. Mein Modell ist ein Binomial Logit. Meine erklärenden Variablen sind: eine kategoriale Variable mit 15 Ebenen, eine dichotome Variable und 2 stetige Variablen. Mein N ist groß> 8000. Ich versuche,...

r logistic goodness-of-fit roc
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Statistische Signifikanz (p-Wert) für den Vergleich zweier Klassifikatoren hinsichtlich (mittlerer) ROC AUC, Sensitivität und Spezifität

Ich habe einen Testsatz von 100 Fällen und zwei Klassifikatoren. Ich erstellte Vorhersagen und berechnete die ROC AUC, Sensitivität und Spezifität für beide Klassifikatoren. Frage 1: Wie kann ich den p-Wert berechnen, um zu überprüfen, ob einer in Bezug auf alle Scores (ROC AUC, Sensitivität,...

machine-learning statistical-significance roc auc sensitivity-specificity
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ROC-Kurve, welche die Diagonale kreuzt

Im Moment führe ich einen binären Klassifikator aus. Wenn ich die ROC-Kurve zeichne, bekomme ich am Anfang einen guten Auftrieb, dann ändert sich die Richtung und kreuzt die Diagonale, dann natürlich wieder nach oben, wodurch die Kurve eine geneigte S-Form erhält. Was kann eine Interpretation /...

roc
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In R, wie der p-Wert für die Fläche unter ROC berechnet wird

Ich habe Mühe, einen Weg zu finden, um den p-Wert für das Gebiet unter einer Empfängeroperatorcharakteristik (ROC) zu berechnen. Ich habe eine kontinuierliche Variable und ein diagnostisches Testergebnis. Ich möchte sehen, ob AUROC statistisch signifikant ist. Ich habe viele Pakete gefunden, die...

r p-value roc
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Was ist der Unterschied zwischen GINI- und AUC-Kurveninterpretation?

Wir haben die GINI-Kurve mit dem Lift erstellt, der mithilfe des Prozentsatzes von Gut und Schlecht für die Scorecard-Modellierung erstellt wurde. Was ich jedoch untersucht habe, ist, dass die ROC-Kurve unter Verwendung der Verwirrungsmatrix mit der Spezifität (1 - True Negative) als X-Achse und...

roc gini