roc पर टैग किए गए जवाब

मैं एक स्मृति कार्य के लिए डी प्राइम की गणना करना चाहता हूं जिसमें पुरानी और नई वस्तुओं का पता लगाना शामिल है। मेरे पास समस्या यह है कि कुछ विषयों में 1 और / या झूठी अलार्म दर की दर 0 है, जो क्रमशः 100% और 0% संभावनाएं बनाती …

10 roc  excel  signal-detection  d-prime 

एक इनपुट मैट्रिक्स और एक बाइनरी आउटपुट पर विचार करें ।XXXyyy एक क्लासिफायरियर के प्रदर्शन को मापने का एक सामान्य तरीका आरओसी घटता का उपयोग करना है। एक आरओसी प्लॉट में विकर्ण वह परिणाम है जो एक यादृच्छिक क्लासिफायर से प्राप्त किया जाएगा। असंतुलित आउटपुट के मामले में, यादृच्छिक वर्गीकरण …

10 classification  roc  unbalanced-classes 

मैं वर्तमान में तीन विधियों की तुलना कर रहा हूं और मेरे पास मैट्रिक्स के रूप में एक्यूरेसी, auROC और auPR है। और मेरे पास निम्नलिखित परिणाम हैं: विधि ए - एसीसी: 0.75, एयूआरओआरसी: 0.75, एयूपीआर: 0.45 विधि बी - एसीसी: 0.65, एयूआरओआरसी: 0.55, एयूपीआर: 0.40 विधि C - acc: …

10 machine-learning  roc  precision-recall 

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

मैंने कुछ कॉक्स रिग्रेशन मॉडल बनाए हैं और मैं देखना चाहता हूं कि ये मॉडल कितना अच्छा प्रदर्शन करते हैं और मैंने सोचा कि शायद इस लेख के उपयोग के समान आरओसी-कर्व या सी-स्टैटिस्टिक उपयोगी हो सकता है: JN Armitage och JH van der Meulen, "ब्रिटिश कॉलेज ऑफ सर्जरी, वॉल्यूम …

10 r  survival  roc 

विशेष रूप से मशीन लर्निंग साहित्य के कंप्यूटर-विज्ञान उन्मुख पक्ष में, एयूसी (रिसीवर ऑपरेटर विशेषता वक्र के तहत क्षेत्र) सहपाठियों के मूल्यांकन के लिए एक लोकप्रिय मानदंड है। एयूसी का उपयोग करने के लिए क्या औचित्य हैं? उदाहरण के लिए एक विशेष नुकसान फ़ंक्शन है जिसके लिए इष्टतम निर्णय सर्वश्रेष्ठ …

10 machine-learning  roc 

मैं 2 प्रकार के लॉजिस्टिक प्रतिगमन का उपयोग कर रहा हूं - एक द्विआधारी वर्गीकरण के लिए सरल प्रकार है, और दूसरा क्रमिक लॉजिस्टिक प्रतिगमन है। पहले की सटीकता की गणना के लिए, मैंने क्रॉस-मान्यता का उपयोग किया, जहां मैंने प्रत्येक गुना के लिए एयूसी की गणना की और औसत …

10 logistic  cross-validation  roc  auc  ordered-logit 

5-गुना क्रॉस-वैलिडेशन (उदाहरण के लिए) का प्रदर्शन करते समय, प्रत्येक 5 तह के लिए एक अलग आरओसी वक्र की गणना करना विशिष्ट होता है और अक्सर एक मतलब आरओसी वक्र होता है जिसमें एसटीडी होता है। देव। वक्र मोटाई के रूप में दिखाया गया है। हालाँकि, LOO क्रॉस-मान्यता के लिए, …

10 cross-validation  roc 

मेरे पास 2-लेबल वाले डेटा हैं, जिस पर मैं कई क्लासिफ़ायर का उपयोग करके वर्गीकरण कर रहा हूं। और डेटासेट अच्छी तरह से संतुलित हैं। क्लासिफायर के प्रदर्शन का आकलन करते समय, मुझे यह ध्यान रखना होगा कि क्लासिफायर न केवल सही सकारात्मकता का निर्धारण करने में कितना सही है, …

9 classification  roc  model-evaluation  sensitivity-specificity 

तो, मेरे पास 16 परीक्षण हैं जिनमें मैं एक व्यक्ति को बॉयोमीट्रिक विशेषता से हैमिंग दूरी का उपयोग करके प्रमाणित करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरी दहलीज 3.5 पर सेट है। मेरा डेटा नीचे है और केवल परीक्षण 1 एक सच्चा सकारात्मक है: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 …

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