Statistiques et Big Data roc

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Comment dériver l'interprétation probabiliste de l'AUC?

Pourquoi l'aire sous la courbe ROC a-t-elle une probabilité qu'un classificateur classe une instance "positive" choisie au hasard (à partir des prédictions récupérées) plus élevée qu'une instance "positive" choisie au hasard (à partir de la classe positive d'origine)? Comment prouver mathématiquement cette affirmation en utilisant l'intégrale, en donnant les CDF …

14 probability roc auc

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Question philosophique sur la régression logistique: pourquoi la valeur seuil optimale n'est-elle pas formée?

Habituellement, dans la régression logistique, nous ajustons un modèle et obtenons des prédictions sur l'ensemble d'entraînement. Nous validons ensuite ces prévisions d'entraînement (quelque chose comme ici ) et décidons de la valeur seuil optimale en fonction de quelque chose comme la courbe ROC. Pourquoi ne pas intégrer la validation croisée …

13 logistic cross-validation optimization roc threshold

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Comparaison de deux modèles lorsque les courbes ROC se croisent

Une mesure courante utilisée pour comparer deux modèles de classification ou plus consiste à utiliser l'aire sous la courbe ROC (AUC) comme moyen d'évaluer indirectement leur performance. Dans ce cas, un modèle avec une AUC plus grande est généralement interprété comme plus performant qu'un modèle avec une AUC plus petite. …

13 machine-learning classification roc auc model-evaluation

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L'utilisation du package caret est-il possible d'obtenir des matrices de confusion pour des valeurs de seuil spécifiques?

J'ai obtenu un modèle de régression logistique (via train) pour une réponse binaire, et j'ai obtenu la matrice de confusion logistique via confusionMatrixin caret. Cela me donne la matrice de confusion du modèle logistique, même si je ne sais pas quel seuil est utilisé pour l'obtenir. Comment obtenir la matrice …

13 r classification roc caret confusion-matrix

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Évaluation d'un modèle de régression logistique

J'ai travaillé sur un modèle logistique et j'ai des difficultés à évaluer les résultats. Mon modèle est un logit binomial. Mes variables explicatives sont: une variable catégorielle à 15 niveaux, une variable dichotomique et 2 variables continues. Mon N est grand> 8000. J'essaie de modéliser la décision des entreprises d'investir. …

13 r logistic goodness-of-fit roc

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Quelle est la différence entre l'interprétation des courbes GINI et AUC?

nous avons utilisé pour créer une courbe GINI en utilisant l'ascenseur créé avec l'aide du pourcentage de bons et de mauvais pour la modélisation des tableaux de bord. Mais ce que j'ai étudié, c'est que la courbe ROC est créée en utilisant une matrice de confusion avec une spécificité (1-vrai …

13 roc gini

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Comment tracer une courbe ROC pour les arbres de décision?

Normalement, nous ne pouvons pas tracer une courbe ROC pour les classificateurs discrets comme les arbres de décision. Ai-je raison? Existe-t-il un moyen de tracer une courbe ROC pour Dtrees?

13 roc cart

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Connexions entre (d-prime) et AUC (Area Under the ROC Curve); hypothèses sous-jacentes

Dans l'apprentissage automatique, nous pouvons utiliser l' aire sous la courbe ROC (souvent abrégée AUC ou AUROC) pour résumer la capacité d'un système à discriminer entre deux catégories. Dans la théorie de la détection du signal, le (indice de sensibilité) est souvent utilisé dans un but similaire. Les deux sont …

13 machine-learning roc auc signal-detection d-prime

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Le coefficient de dés est-il le même que la précision?

Je rencontre le coefficient de dés pour la similitude du volume ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient ) et la précision ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision ). Il me semble que ces deux mesures sont identiques. Des pensées?

13 descriptive-statistics roc accuracy precision-recall auc

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Dans R, comment calculer la valeur de p pour l'aire sous ROC

J'ai du mal à trouver un moyen de calculer la valeur de p pour la zone sous une caractéristique d'opérateur de récepteur (ROC). J'ai une variable continue et un résultat de test de diagnostic. Je veux voir si AUROC est statistiquement significatif. J'ai trouvé de nombreux packages traitant des courbes …

12 r p-value roc

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Courbe ROC traversant la diagonale

J'utilise actuellement un classificateur binaire. Lorsque je trace la courbe ROC, j'obtiens une bonne portance au début, puis elle change de direction et traverse la diagonale, puis bien sûr en remontant, faisant de la courbe une forme inclinée en S. Quelle peut être une interprétation / explication à cet effet? …

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Que vous disent les courbes ROC que l'inférence traditionnelle ne ferait pas?

Quand auriez-vous tendance à utiliser les courbes ROC sur certains autres tests pour déterminer la capacité prédictive d'une mesure sur un résultat? Lorsqu'il s'agit de résultats discrets (vivants / morts, présents / absents), qu'est-ce qui rend les courbes ROC plus ou moins puissantes que quelque chose comme un chi carré?

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Comment choisir la probabilité de coupure pour un événement rare Régression logistique

J'ai 100 000 observations (9 variables indicatrices factices) avec 1000 positifs. La régression logistique devrait bien fonctionner dans ce cas, mais la probabilité de coupure me laisse perplexe. Dans la littérature courante, nous choisissons un seuil de 50% pour prédire les 1 et les 0. Je ne peux pas le …

11 regression logistic classification generalized-linear-model roc

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Évaluation des classificateurs: courbes d'apprentissage vs courbes ROC

Je voudrais comparer 2 classificateurs différents pour un problème de classification de texte multiclasse qui utilise de grands ensembles de données d'apprentissage. Je doute que je devrais utiliser des courbes ROC ou des courbes d'apprentissage pour comparer les 2 classificateurs. D'une part, les courbes d'apprentissage sont utiles pour décider de …

11 machine-learning classification roc accuracy

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Le «bon» classificateur a détruit ma courbe de précision-rappel. Qu'est-il arrivé?

Je travaille avec des données déséquilibrées, où il y a environ 40 cas class = 0 pour chaque classe = 1. Je peux raisonnablement faire la distinction entre les classes en utilisant des fonctionnalités individuelles, et la formation d'un classificateur naïf Bayes et SVM sur 6 fonctionnalités et des données …

11 classification svm roc naive-bayes precision-recall

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