Preguntas etiquetadas con roc

Me gustaría calcular d prime para una tarea de memoria que implica detectar elementos antiguos y nuevos. El problema que tengo es que algunos de los sujetos tienen una tasa de aciertos de 1 y / o una tasa de falsa alarma de 0, lo que hace que las probabilidades …

10 roc  excel  signal-detection  d-prime 

Considere una matriz de entrada y una salida binaria y .XXXyyy Una forma común de medir el rendimiento de un clasificador es usar curvas ROC. En una gráfica ROC, la diagonal es el resultado que se obtendría de un clasificador aleatorio. En caso de una salida no balanceada el rendimiento …

10 classification  roc  unbalanced-classes 

Actualmente estoy comparando tres métodos y tengo la precisión, auROC y auPR como métricas. Y tengo los siguientes resultados: Método A - acc: 0.75, auROC: 0.75, auPR: 0.45 Método B - acc: 0.65, auROC: 0.55, auPR: 0.40 Método C - acc: 0.55, auROC: 0.70, auPR: 0.65 Tengo una buena comprensión …

10 machine-learning  roc  precision-recall 

Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

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 

He creado algunos modelos de regresión de Cox y me gustaría ver qué tan bien funcionan estos modelos y pensé que quizás una curva ROC o una estadística c podría ser útil de manera similar al uso de estos artículos: JN Armitage och JH van der Meulen, "Identificar la comorbilidad …

10 r  survival  roc 

Especialmente en el lado orientado a la informática de la literatura de aprendizaje automático, el AUC (área bajo la curva característica del operador receptor) es un criterio popular para evaluar clasificadores. ¿Cuáles son las justificaciones para usar las AUC? Por ejemplo, ¿hay una función de pérdida particular para la cual …

10 machine-learning  roc 

Leí este subtítulo en un documento y nunca he visto a AUC descrito de esta manera en ningún otro lugar. ¿Es esto cierto? ¿Hay alguna prueba o una forma simple de ver esto? La figura 2 muestra la precisión de predicción de variables dicotómicas expresadas en términos del área bajo …

10 classification  roc  auc 

Cuando se realiza una validación cruzada de 5 veces (por ejemplo), es típico calcular una curva ROC separada para cada uno de los 5 pliegues y, a menudo, una curva ROC media con std. dev. se muestra como grosor de curva. Sin embargo, para la validación cruzada de LOO, donde …

10 cross-validation  roc 

Quiero encontrar el punto de corte para el género basado en una medición antropológica. Puedo dibujar las curvas y sé que en caso de que la sensibilidad y la especificidad sean igualmente importantes, se debe determinar el punto más cercano a la esquina superior izquierda del cuadro (o si la …

10 roc 

Tengo datos etiquetados de 2 clases en los que estoy realizando la clasificación usando múltiples clasificadores. Y los conjuntos de datos están bien equilibrados. Al evaluar el rendimiento de los clasificadores, debo tener en cuenta cuán preciso es el clasificador para determinar no solo los verdaderos positivos, sino también los …

9 classification  roc  model-evaluation  sensitivity-specificity 

Estoy usando 2 tipos de regresión logística: uno es el tipo simple, para la clasificación binaria, y el otro es la regresión logística ordinal. Para calcular la precisión del primero, utilicé la validación cruzada, donde calculé el AUC para cada pliegue y luego calculé el AUC medio. ¿Cómo puedo hacerlo …

9 logistic  cross-validation  roc  auc  ordered-logit 

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 …

9 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 

Hola compañeros de número Quiero generar n puntajes aleatorios (junto con una etiqueta de clase) como si hubieran sido producidos por un modelo de clasificación binaria. En detalle, se requieren las siguientes propiedades: cada puntaje está entre 0 y 1 cada puntaje está asociado con una etiqueta binaria con valores …

8 machine-learning  classification  roc  random-generation 

Con frecuencia escucho un muestreo ascendente o descendente de los datos discutidos como una forma de tratar con la clasificación de los datos desequilibrados. Entiendo que esto podría ser útil si está trabajando con un clasificador binario (en lugar de probabilístico o basado en puntajes) y lo trata como un …

8 classification  roc  unbalanced-classes 

Estoy usando el enfoque bootstrap para la validación interna de un modelo multivariado construido con regresión logística estándar O red elástica. El procedimiento que uso es el siguiente: 1) construya el modelo utilizando todo el conjunto de datos, obtenga los valores pronosticados y calcule AUC (AUC_ap, aparente) 2) generar 100-500 …

8 bootstrap  roc  validation  regression-strategies