Calcular curva ROC para datos

Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo:

Trial   Hamming Distance
1   0.34
2   0.37
3   0.34
4   0.29
5   0.55
6   0.47
7   0.47
8   0.32
9   0.39
10  0.45
11  0.42
12  0.37
13  0.66
14  0.39
15  0.44
16  0.39

Mi punto de confusión es que no estoy muy seguro de cómo hacer una curva ROC (FPR vs. TPR O FAR vs. FRR) a partir de estos datos. Realmente no importa cuál, pero estoy realmente confundido acerca de cómo calcularlo. Cualquier ayuda sería apreciada.

mathematical-statistics roc classification cross-validation pac-learning r anova survival hazard machine-learning data-mining hypothesis-testing regression random-variable non-independent normal-distribution approximation central-limit-theorem interpolation splines distributions kernel-smoothing r data-visualization ggplot2 distributions binomial random-variable poisson-distribution simulation kalman-filter regression lasso regularization lme4-nlme model-selection aic r mcmc dlm particle-filter r panel-data multilevel-analysis model-selection entropy graphical-model r distributions quantiles qq-plot svm matlab regression lasso regularization entropy inference r distributions dataset algorithms matrix-decomposition regression modeling interaction regularization expected-value exponential gamma-distribution mcmc gibbs probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier standard-deviation classification optimization control-chart engineering-statistics regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

— rohanbk
fuente

Aquí stats.stackexchange.com/a/105577/49130 puede encontrar información adicional sobre cómo dibujar una curva ROC

— Alexey Grigorev

Respuestas:

Sugiero gráficos ROC: notas y consideraciones prácticas para investigadores por Tom Fawcett, realmente una lectura excelente. Hasta donde entiendo su pregunta, encontrará todo lo que necesita en este documento.

Editar: Inspirado por Adam, también quiero recomendar mi paquete R favorito para esta tarea: ROCR .

— steffen
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¿Conoces algún buen paquete de Matlab que pueda hacer el trabajo?

— rohanbk

@rohanbk Lo siento, no. Hace mucho tiempo que no uso Matlab.

— steffen

El enlace @steffen está roto.

— Alleo

@Alleo gracias por la notificación, el enlace ahora apunta a citeseer (donde está disponible el pdf) ... esto debería durar más.

— steffen

¿Por qué quieres hacer una curva ROC? ¿Desea graficar la curva para sus variables dependientes, o está buscando usarla como estadística de prueba para medir la precisión de sus predicciones de probabilidad (en cuyo caso está buscando el AUC [área debajo de la curva] )

Si está familiarizado con R, el paquete de verificación en R tiene dos funciones que le resultarán útiles: roc.plot (), que le permitirá trazar su curva ROC, y roc.area () que le permitirá calcular las AUC

— Adán
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¿Conoces algún buen paquete de Matlab que pueda hacer el trabajo?

— rohanbk