Statistiques et Big Data auc

5

Que signifie AUC et qu'est-ce que c'est?

Cherché haut et bas et n'ont pas été en mesure de savoir ce que AUC, en ce qui concerne la prédiction, signifie ou signifie.

228 classification prediction roc auc abbreviation

5

Comment calculer l'aire sous la courbe (AUC) ou la statistique c à la main

Je suis intéressé par le calcul de l'aire sous la courbe (AUC), ou la statistique C, à la main pour un modèle de régression logistique binaire. Par exemple, dans le jeu de données de validation, j'ai la valeur vraie pour la variable dépendante, rétention (1 = retenue; 0 = non …

78 regression logistic classification roc auc

3

Quelle est la différence entre ce que l'AIC et la statistique c (AUC) mesurent réellement pour l'ajustement du modèle?

Le critère d'information d'Akaike (AIC) et la statistique c (aire sous la courbe ROC) sont deux mesures de l'ajustement du modèle pour la régression logistique. J'ai du mal à expliquer ce qui se passe lorsque les résultats des deux mesures ne sont pas cohérents. Je suppose qu'ils mesurent des aspects …

29 logistic roc aic auc

3

Pourquoi l'AUC est-elle plus élevée pour un classificateur moins précis que pour un classificateur plus précis?

J'ai deux classificateurs A: réseau bayésien naïf B: réseau bayésien d'arbre (connecté individuellement) En termes de précision et d'autres mesures, A fonctionne comparativement moins bien que B. Cependant, lorsque j'utilise les packages R ROCR et AUC pour effectuer une analyse ROC, il s'avère que l'AUC pour A est plus élevée …

29 machine-learning classification roc auc bayesian-network

2

Aire sous courbe de rappel de précision (AUC de la courbe PR) et précision moyenne (AP)

La précision moyenne (AP) est-elle la zone sous la courbe de rappel de précision (ASC de la courbe PR)? MODIFIER: voici quelques commentaires sur la différence entre PR AUC et AP. L'AUC est obtenue par interpolation trapézoïdale de la précision. Une métrique alternative et généralement presque équivalente est la précision …

27 scikit-learn precision-recall auc average-precision

3

Courbe ROC pour les classificateurs discrets comme SVM: Pourquoi l'appelle-t-on encore une "courbe"?, N'est-ce pas juste un "point"?

Dans la discussion: comment générer une courbe roc pour la classification binaire , je pense que la confusion était qu'un "classificateur binaire" (qui est tout classificateur qui sépare 2 classes) était pour Yang ce qu'on appelle un "classificateur discret" (qui produit sorties discrètes 0/1 comme un SVM) et non pas …

25 cross-validation roc auc

4

Quel est le nom de ce graphique montrant les taux positifs faux et vrais et comment est-il généré?

L'image ci-dessous montre une courbe continue des taux de faux positifs par rapport aux taux véritablement positifs: Cependant, ce que je ne comprends pas immédiatement, c'est comment ces taux sont calculés. Si une méthode est appliquée à un ensemble de données, elle a un certain taux de FP et un …

22 machine-learning data-visualization roc auc

1

Est-ce que je viens d'inventer une méthode bayésienne pour l'analyse des courbes ROC?

Préambule Ceci est un long post. Si vous relisez ceci, veuillez noter que j'ai révisé la partie question, bien que le matériel de base reste le même. De plus, je pense avoir conçu une solution au problème. Cette solution apparaît au bas de l'article. Merci à CliffAB d'avoir souligné que …

21 machine-learning bayesian sampling roc auc

3

Pourquoi AUC = 1, même le classificateur a mal classé la moitié des échantillons?

J'utilise un classificateur qui renvoie des probabilités. Pour calculer l'ASC, j'utilise pROC R-package. Les probabilités de sortie du classificateur sont: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probsmontre la probabilité d'être dans la classe «1». Comme indiqué, le classificateur a classé tous les échantillons dans la classe …

20 machine-learning auc

3

Zone sous la courbe ROC ou zone sous la courbe PR pour les données déséquilibrées?

J'ai quelques doutes quant à la mesure de performance à utiliser, l'aire sous la courbe ROC (TPR en fonction de FPR) ou l'aire sous la courbe de précision-rappel (précision en fonction du rappel). Mes données sont déséquilibrées, c'est-à-dire que le nombre d'instances négatives est beaucoup plus important que les instances …

16 r machine-learning roc precision-recall auc

2

Précision vs aire sous la courbe ROC

J'ai construit une courbe ROC pour un système de diagnostic. L'aire sous la courbe a ensuite été estimée de manière non paramétrique à AUC = 0,89. Lorsque j'ai essayé de calculer la précision au réglage de seuil optimal (le point le plus proche du point (0, 1)), j'ai obtenu la …

16 roc reliability accuracy auc

3

L'AUC-ROC peut-il être compris entre 0 et 0,5?

Les valeurs AUC-ROC peuvent-elles être comprises entre 0 et 0,5? Le modèle produit-il des valeurs comprises entre 0 et 0,5?

16 roc model-evaluation auc

4

La précision de la machine augmentant le gradient diminue à mesure que le nombre d'itérations augmente

J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: 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] <- …

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

2

Aire sous le «pdf» dans l'estimation de la densité du noyau dans R

J'essaie d'utiliser la fonction « densité » dans R pour faire des estimations de densité du noyau. J'ai de la difficulté à interpréter les résultats et à comparer divers ensembles de données car il semble que l'aire sous la courbe ne soit pas nécessairement 1. Pour toute fonction de densité …

15 r estimation pdf kernel-smoothing auc

1

logloss vs gini / auc

J'ai formé deux modèles (classificateurs binaires utilisant h2o AutoML) et je veux en sélectionner un à utiliser. J'ai les résultats suivants: model_id auc logloss logloss_train logloss_valid gini_train gini_valid DL_grid_1 0.542694 0.287469 0.092717 0.211956 0.872932 0.312975 DL_grid_2 0.543685 0.251431 0.082616 0.186196 0.900955 0.312662 les colonnes aucet loglosssont les métriques de validation …

15 model-selection validation auc gini log-loss

Questions marquées «auc»