roc पर टैग किए गए जवाब

यह प्रश्न एक बहु-आयामी स्क्रीनिंग प्रश्नावली पर कट-ऑफ स्कोर का अनुमान लगाने के बारे में है, जो कि सहसंबद्ध तराजू की उपस्थिति में एक बाइनरी एंडपॉइंट की भविष्यवाणी करता है। मुझे संबद्ध उपकेंद्रों के लिए नियंत्रण के हित के बारे में पूछा गया था जब एक माप पैमाने (व्यक्तित्व लक्षण) …

20 epidemiology  roc 

मैंने अभी इस चर्चा को पढ़ना समाप्त किया है । उनका तर्क है कि PR AUC असंतुलित डेटासेट पर ROC AUC से बेहतर है। उदाहरण के लिए, हमारे पास परीक्षण डेटासेट में 10 नमूने हैं। 9 नमूने सकारात्मक हैं और 1 नकारात्मक है। हमारे पास एक भयानक मॉडल है जो …

18 machine-learning  model-selection  roc  unbalanced-classes  precision-recall 

क्या कोई मुझे प्रतिगमन विश्लेषण और वक्र फिटिंग (रैखिक और गैर-रेखीय) के बीच वास्तविक अंतर (उदाहरण) समझा सकता है, यदि संभव हो तो एक उदाहरण के साथ? ऐसा लगता है कि दोनों दो चर (स्वतंत्र बनाम निर्भर) के बीच संबंध खोजने की कोशिश करते हैं और फिर प्रस्तावित मॉडल से …

17 regression  multiple-regression  fitting  roc  curve-fitting 

एक उचित स्कोरिंग नियम एक नियम है जो एक 'सच्चे' मॉडल द्वारा अधिकतम किया जाता है और यह सिस्टम को 'हेजिंग' या गेमिंग करने की अनुमति नहीं देता है (जानबूझकर विभिन्न परिणामों की रिपोर्ट करना जैसा कि मॉडल में स्कोर को बेहतर बनाने के लिए सही विश्वास है)। बैरियर स्कोर …

16 classification  references  roc  measurement-error  scoring-rules 

मुझे कुछ संदेह हैं कि कौन से प्रदर्शन का उपयोग करने के लिए माप, आरओसी वक्र के तहत क्षेत्र (एफपीआर के एक समारोह के रूप में टीपीआर) या सटीक-रिकॉल वक्र के तहत क्षेत्र (याद के एक समारोह के रूप में सटीक)। मेरा डेटा असंतुलित है, अर्थात, नकारात्मक उदाहरणों की संख्या …

16 r  machine-learning  roc  precision-recall  auc 

मैंने एक नैदानिक ​​प्रणाली के लिए एक आरओसी वक्र का निर्माण किया। वक्र के नीचे का क्षेत्र तब गैर-पैरामीट्रिक रूप से अनुमानित था AUC = 0.89। जब मैंने इष्टतम थ्रेशोल्ड सेटिंग (बिंदु के निकटतम बिंदु (0, 1)) पर सटीकता की गणना करने की कोशिश की, तो मुझे डायग्नोस्टिक सिस्टम की …

16 roc  reliability  accuracy  auc 

क्या AUC-ROC मान 0-0.5 के बीच हो सकता है? क्या मॉडल कभी 0 से 0.5 के बीच आउटपुट देता है?

16 roc  model-evaluation  auc 

मैं caretआर में पैकेज के माध्यम से ढाल बूस्टिंग मशीन एल्गोरिदम का प्रयोग कर रहा हूं । एक छोटे से कॉलेज प्रवेश डेटासेट का उपयोग करते हुए, मैंने निम्नलिखित कोड चलाया: 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" …

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 

मैं एक मशीन लर्निंग कोर्स का अध्ययन कर रहा हूं और व्याख्यान स्लाइड में वह जानकारी है जो मुझे अनुशंसित पुस्तक के साथ विरोधाभास लगती है। समस्या निम्न है: तीन वर्गीकरण हैं: क्लासिफायर A थ्रेसहोल्ड की निचली श्रेणी में बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है, उच्च श्रेणी के थ्रेसहोल्ड में बेहतर …

15 machine-learning  probability  data-visualization  classification  roc 

मान लीजिए मैंने एक डेटासेट (मॉडल बिल्डिंग डेटासेट) में किसी विशेष बीमारी की घटना के लिए एक भविष्यवाणी मॉडल का निर्माण किया है और अब यह जांचना चाहता हूं कि मॉडल एक नए डेटासेट (सत्यापन डेटासेट) में कितनी अच्छी तरह काम करता है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन के साथ बनाए गए मॉडल …

15 predictive-models  cross-validation  survival  roc 

आरओसी घटता के क्या फायदे हैं? उदाहरण के लिए मैं कुछ छवियों को वर्गीकृत कर रहा हूं जो एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या है। मैंने लगभग 500 सुविधाओं को निकाला और सुविधाओं के एक सेट का चयन करने के लिए सुविधाओं के चयन एल्गोरिथ्म को लागू किया फिर मैंने वर्गीकरण के …

15 machine-learning  roc 

मैं मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके लगभग 10,000 मामलों पर 10 गुना क्रॉस क्रॉस सत्यापन दोहराया (10 बार) का उपयोग करने की योजना बना रहा हूं। हर बार पुनरावृत्ति अलग यादृच्छिक बीज के साथ की जाएगी। इस प्रक्रिया में मैं प्रत्येक मामले के लिए संभाव्यता अनुमान के 10 उदाहरण …

15 roc 

मेरे पास 100 मामलों और दो क्लासिफायर का एक परीक्षण सेट है। मैंने भविष्यवाणियों को उत्पन्न किया और आरओसी एयूसी, संवेदनशीलता और दोनों कक्षाओं के लिए विशिष्टता की गणना की। प्रश्न 1: अगर सभी स्कोर (आरओसी एयूसी, संवेदनशीलता, विशिष्टता) के संबंध में एक दूसरे से बेहतर है, तो मैं पी-वैल्यू …

14 machine-learning  statistical-significance  roc  auc  sensitivity-specificity 

मैंने एसएएस पर अपने डेटा पर लॉजिस्टिक रिग्रेशन लागू किया और यहां आरओसी वक्र और वर्गीकरण तालिका हैं। मैं वर्गीकरण तालिका में आंकड़ों के साथ सहज हूं, लेकिन यह बिल्कुल निश्चित नहीं है कि आरओ वक्र और इसके नीचे का क्षेत्र क्या दर्शाता है। किसी भी स्पष्टीकरण बहुत सराहना की …

14 regression  logistic  classification  roc 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि आरओसी वक्र के लिए इष्टतम कट-पॉइंट की गणना कैसे करें (जिस मूल्य पर संवेदनशीलता और विशिष्टता अधिकतम होती है)। मैं aSAHपैकेज से डेटासेट का उपयोग कर रहा हूं pROC। outcomeचर दो स्वतंत्र चर द्वारा समझाया जा सकता: s100bऔर ndka। Epiपैकेज के …

14 r  roc  sensitivity-analysis  sensitivity-specificity