Dado un conjunto de datos con resultados binarios algunas matrices de predicción , el modelo de regresión logística estándar estima los coeficientes que maximizan la probabilidad binomial. Cuando X es rango completo, \ beta_ {MLE} es único; cuando la separación perfecta no está presente, es...
Cuando evaluamos la calidad de un bosque aleatorio, por ejemplo, utilizando AUC, ¿es más apropiado calcular estas cantidades sobre las Muestras fuera de bolsa o sobre el conjunto de validación cruzada? Escuché que calcularlo a través de las muestras OOB ofrece una evaluación más pesimista, pero no...
Me encuentro con el coeficiente de dados para la similitud de volumen ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient ) y precisión ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision ) Me parece que estas dos medidas son las mismas. ¿Alguna
En el aprendizaje automático, podemos usar el área bajo la curva ROC ( AUC abreviado a menudo , o AUROC) para resumir qué tan bien un sistema puede discriminar entre dos categorías. En la teoría de detección de señal, a menudo el d′d′d' (índice de sensibilidad) se usa para un propósito similar. Los...
Estoy realizando una tarea de clasificación binaria donde la probabilidad de resultado es bastante baja (alrededor del 3%). Estoy tratando de decidir si optimizar por AUC o pérdida de registro. Por lo que he entendido, AUC maximiza la capacidad del modelo para discriminar entre clases mientras que...
He ajustado mi modelo y estoy tratando de entender si es bueno. He calculado las métricas recomendadas para evaluarlo ( / AUC / precisión / error de predicción / etc.) pero no sé cómo interpretarlas. En resumen, ¿cómo puedo saber si mi modelo es bueno en función de la métrica? ¿Es un de 0.6 (por...
El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por...
Debido a que tengo un conjunto de datos muy desequilibrado (resultados positivos del 9%), decidí que una curva de recuerdo de precisión era más apropiada que una curva ROC. Obtuve la medida de resumen análoga del área bajo la curva PR (.49, si está interesado) pero no estoy seguro de cómo...
Tengo un problema de clasificación binaria y experimento diferentes clasificadores en él: quiero comparar los clasificadores. ¿Cuál es una mejor medida de AUC o precisión? ¿Y por qué? Raondom Forest: AUC: 0.828 Accuracy: 79.6667 % SVM: AUC: 0.542 Accuracy: 85.6667
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 la curva...
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...
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...
Tengo un pequeño conjunto de datos no balanceados (70 positivos, 30 negativos), y he estado jugando con la selección del modelo para los parámetros SVM usando BAC (precisión equilibrada) y AUC (área bajo la curva). Utilicé diferentes pesos de clase para el parámetro C en libSVM para compensar los...