Câu hỏi được gắn thẻ «auc»

Cuộc thi của Kaggle Dự đoán tài xế an toàn của Porto Seguro sử dụng Điểm Gini được chuẩn hóa làm chỉ số đánh giá và điều này khiến tôi tò mò về lý do cho sự lựa chọn này. Những lợi thế của việc sử dụng điểm số gini …

14 classification  auc  model-evaluation  gini 

Tôi đã đào tạo hai mô hình (phân loại nhị phân bằng h2o AutoML) và tôi muốn chọn một mô hình để sử dụng. Tôi có kết quả như sau: model_id auc logloss logloss_train logloss_valid gini_train gini_valid DL_grid_1 0.542694 0.287469 0.092717 0.211956 0.872932 0.312975 DL_grid_2 0.543685 0.251431 0.082616 0.186196 0.900955 …

14 model-selection  validation  auc  gini  log-loss 

Tại sao khu vực dưới đường cong ROC có xác suất phân loại sẽ xếp hạng một trường hợp "dương" được chọn ngẫu nhiên (từ các dự đoán được truy xuất) cao hơn so với "dương" được chọn ngẫu nhiên (từ lớp dương ban đầu)? Làm thế nào để chứng …

14 probability  roc  auc 

Cho một tập dữ liệu với kết quả nhị phân y∈{0,1}ny∈{0,1}ny\in\{0,1\}^n và một số ma trận dự đoán X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p} , mô hình hồi quy logistic tiêu chuẩn ước tính các hệ số βMLEβMLE\beta_{MLE} để tối đa hóa khả năng nhị thức. Khi XXX đầy đủ thứ hạng βMLEβMLE\beta_{MLE} là …

13 logistic  maximum-likelihood  auc 

Một biện pháp phổ biến được sử dụng để so sánh hai hoặc nhiều mô hình phân loại là sử dụng khu vực dưới đường cong ROC (AUC) như một cách để đánh giá gián tiếp hiệu suất của chúng. Trong trường hợp này, một mô hình có AUC lớn …

13 machine-learning  classification  roc  auc  model-evaluation 

Khi chúng tôi đánh giá chất lượng của Rừng ngẫu nhiên, ví dụ như sử dụng AUC, liệu có phù hợp hơn để tính các đại lượng này qua các Mẫu ngoài túi hoặc qua bộ xác nhận chéo không? Tôi nghe rằng việc tính toán nó qua các Mẫu …

13 cross-validation  random-forest  auc 

Tôi có một bộ thử nghiệm gồm 100 trường hợp và hai phân loại. Tôi đã tạo dự đoán và tính toán ROC AUC, độ nhạy và độ đặc hiệu cho cả hai phân loại. Câu hỏi 1: Làm thế nào tôi có thể tính giá trị p để kiểm …

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

Trong học máy, chúng ta có thể sử dụng vùng bên dưới đường cong ROC (thường được viết tắt là AUC hoặc AUROC) để tóm tắt mức độ mà một hệ thống có thể phân biệt giữa hai loại. Trong lý thuyết phát hiện tín hiệu thường, (chỉ số độ …

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

Tôi đã trang bị mô hình của mình và đang cố gắng để hiểu liệu nó có tốt không. Tôi đã tính các số liệu được đề xuất để đánh giá nó ( / AUC / độ chính xác / lỗi dự đoán / vv) nhưng không biết cách diễn …

12 goodness-of-fit  r-squared  accuracy  auc  diagnostic 

Tôi đang thực hiện một nhiệm vụ phân loại nhị phân trong đó xác suất kết quả là khá thấp (chiếm 3%). Tôi đang cố gắng quyết định nên tối ưu hóa bằng AUC hay mất log. Theo như tôi đã hiểu, AUC tối đa hóa khả năng phân biệt …

12 classification  binary-data  auc  log-loss 

Tôi bắt gặp hệ số Dice về độ tương tự âm lượng ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coffic ) và độ chính xác ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision ). Dường như với tôi rằng hai biện pháp này là như nhau. Có suy nghĩ gì không?

12 descriptive-statistics  roc  accuracy  precision-recall  auc 

Tôi có một vấn đề phân loại nhị phân và tôi thử nghiệm các phân loại khác nhau trên đó: Tôi muốn so sánh các phân loại. cái nào là thước đo tốt hơn AUC hay độ chính xác? Và tại sao? Raondom Forest: AUC: 0.828 Accuracy: 79.6667 % SVM: …

11 machine-learning  classification  auc 

Các mgcvgói cho Rcó hai chức năng cho phù hợp tương tác sản phẩm tensor: te()và ti(). Tôi hiểu sự phân công lao động cơ bản giữa hai người (phù hợp với sự tương tác phi tuyến tính so với việc phân tách tương tác này thành các hiệu ứng …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Vì tôi có bộ dữ liệu rất mất cân bằng (kết quả dương tính 9%), tôi đã quyết định đường cong thu hồi chính xác phù hợp hơn đường cong ROC. Tôi đã thu được số đo tóm tắt tương tự của khu vực dưới đường cong PR (.49, nếu …

11 classification  precision-recall  auc 

Tôi có một GLMM có dạng: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Khi tôi sử dụng drop1(model, test="Chi"), tôi nhận được kết quả khác với nếu tôi sử dụng Anova(model, type="III")từ gói xe hơi hoặc summary(model). Hai cái sau cho cùng một …

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