Statistiques et Big Data roc

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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

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ROC vs courbes de précision et de rappel

Je comprends les différences formelles qui les séparent. Ce que je veux savoir, c’est quand il est plus pertinent d’utiliser l’un par rapport à l’autre. Fournissent-ils toujours des informations complémentaires sur les performances d'un système de classification / détection donné? Quand est-il raisonnable de leur fournir les deux, par exemple, …

159 machine-learning roc precision-recall

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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

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Comment tracer les courbes ROC dans la classification multiclass?

En d’autres termes, au lieu d’avoir un problème à deux classes, j’ai plutôt affaire à quatre classes et j’aimerais toujours évaluer les performances en utilisant l’ASC.

66 classification roc

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Comprendre la courbe ROC

J'ai du mal à comprendre la courbe ROC. Existe-t-il un avantage / amélioration de l'aire sous la courbe ROC si je construis différents modèles à partir de chaque sous-ensemble unique de l'ensemble d'apprentissage et que je l'utilise pour produire une probabilité? Par exemple, si a les valeurs de , et …

57 r roc

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Comment déterminer le meilleur point de coupure et son intervalle de confiance en utilisant la courbe ROC dans R?

J'ai les données d'un test qui pourrait être utilisé pour distinguer les cellules normales et les cellules tumorales. Selon la courbe ROC, cela semble bon à cet égard (la surface sous la courbe est de 0,9): Mes questions sont: Comment déterminer le point de coupure pour ce test et son …

51 r data-visualization confidence-interval roc ggplot2

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Optimisation des courbes précision-rappel sous déséquilibre de classe

J'ai une tâche de classification où j'ai un certain nombre de prédicteurs (dont l'un est le plus informatif), et j'utilise le modèle MARS pour construire mon classificateur (je suis intéressé par n'importe quel modèle simple, et utiliser glms à des fins d'illustration serait bien aussi). Maintenant, j'ai un énorme déséquilibre …

30 machine-learning roc precision-recall unbalanced-classes data-visualization

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Aire sous la courbe de ROC vs précision globale

Je suis un peu déroutant à propos de la zone sous courbe (AUC) de ROC et de la précision globale. L'AUC sera-t-elle proportionnelle à la précision globale? En d'autres termes, lorsque nous aurons une plus grande précision globale, aurons-nous définitivement une ASC plus grande? Ou sont-ils par définition positivement corrélés? …

29 classification roc

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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

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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

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Comment choisir entre le ROC AUC et le score F1?

J'ai récemment terminé un concours Kaggle dans lequel le score roc auc a été utilisé conformément aux exigences du concours. Avant ce projet, j'utilisais normalement le score f1 comme mesure pour mesurer les performances du modèle. À l'avenir, je me demande comment dois-je choisir entre ces deux mesures? Quand les …

26 machine-learning modeling roc scoring-rules

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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

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Étant donné les taux de vrais positifs, de faux négatifs, pouvez-vous calculer les faux positifs, les vrais négatifs?

J'ai des valeurs pour True Positive (TP)et False Negative (FN)comme suit: TP = 0.25 FN = 0.75 À partir de ces valeurs, pouvons-nous calculer False Positive (FP)et True Negative (TN)?

24 roc confusion-matrix sensitivity-specificity

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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 …

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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 …

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