¿Qué significa AUC y qué es?
Busqué por todos lados y no he podido averiguar qué significan o significan las AUC, en relación con la
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Característica de funcionamiento del receptor, también conocida como curva ROC.
Busqué por todos lados y no he podido averiguar qué significan o significan las AUC, en relación con la
Entiendo las diferencias formales entre ellos, lo que quiero saber es cuándo es más relevante usar uno frente al otro. ¿Proporcionan siempre información complementaria sobre el rendimiento de un determinado sistema de clasificación / detección? ¿Cuándo es razonable proporcionarlos a ambos, por...
Estoy interesado en calcular el área bajo la curva (AUC), o la estadística c, a mano para un modelo de regresión logística binaria. Por ejemplo, en el conjunto de datos de validación, tengo el valor verdadero para la variable dependiente, retención (1 = retenido; 0 = no retenido), así como un...
En otras palabras, en lugar de tener un problema de dos clases, estoy lidiando con 4 clases y todavía me gustaría evaluar el rendimiento utilizando
Tengo problemas para entender la curva ROC. ¿Hay alguna ventaja / mejora en el área bajo la curva ROC si construyo modelos diferentes de cada subconjunto único del conjunto de entrenamiento y lo uso para generar una probabilidad? Por ejemplo, si tiene valores de , y modelo de acumulación mediante...
Tengo los datos de una prueba que podría usarse para distinguir células normales y tumorales. De acuerdo con la curva ROC, se ve bien para este propósito (el área bajo la curva es 0.9): Mis preguntas son: ¿Cómo determinar el punto de corte para esta prueba y su intervalo de confianza donde...
Tengo una tarea de clasificación en la que tengo varios predictores (uno de los cuales es el más informativo), y estoy usando el modelo MARS para construir mi clasificador (estoy interesado en cualquier modelo simple, y usar glms con fines ilustrativos sería bien también). Ahora tengo un gran...
El Criterio de información de Akaike (AIC) y el estadístico c (área bajo la curva ROC) son dos medidas de ajuste del modelo para la regresión logística. Tengo problemas para explicar lo que sucede cuando los resultados de las dos medidas no son consistentes. Supongo que miden aspectos ligeramente...
Estoy un poco confuso sobre el Área bajo curva (AUC) de ROC y la precisión general. ¿El AUC será proporcional a la precisión general? En otras palabras, cuando tengamos una precisión general mayor, ¿obtendremos definitivamente un AUC más grande? ¿O están por definición positivamente...
Tengo dos clasificadores A: ingenua red bayesiana B: árbol (conectado individualmente) red bayesiana En términos de precisión y otras medidas, A funciona comparativamente peor que B. Sin embargo, cuando uso los paquetes R ROCR y AUC para realizar el análisis ROC, resulta que el AUC para A es...
Recientemente completé una competencia de Kaggle en la que se utilizó la puntuación roc auc según los requisitos de la competencia. Antes de este proyecto, normalmente usaba la puntuación f1 como la métrica para medir el rendimiento del modelo. En el futuro, me pregunto cómo debo elegir entre estas...
En la discusión: cómo generar una curva roc para la clasificación binaria , creo que la confusión fue que un "clasificador binario" (que es cualquier clasificador que separa 2 clases) fue para Yang lo que se llama un "clasificador discreto" (que produce salidas discretas 0/1 como un SVM) y no...
Tengo valores para True Positive (TP)y de la False Negative (FN)siguiente manera: TP = 0.25 FN = 0.75 A partir de esos valores, ¿podemos calcular False Positive (FP)y True Negative
La siguiente imagen muestra una curva continua de tasas de falsos positivos frente a tasas positivas verdaderas: Sin embargo, lo que no entiendo de inmediato es cómo se calculan estas tasas. Si se aplica un método a un conjunto de datos, tiene una cierta tasa de FP y una cierta tasa de FN. ¿No...
Preámbulo Esta es una publicación muy larga. Si está releyendo esto, tenga en cuenta que he revisado la parte de la pregunta, aunque el material de fondo sigue siendo el mismo. Además, creo que he ideado una solución al problema. Esa solución aparece en la parte inferior de la publicación. Gracias...
Esta pregunta trata sobre la estimación de puntajes de corte en un cuestionario de detección multidimensional para predecir un punto final binario, en presencia de escalas correlacionadas. Me preguntaron sobre el interés de controlar las puntuaciones secundarias asociadas al diseñar puntajes de...
Acabo de terminar de leer esta discusión. Argumentan que PR AUC es mejor que ROC AUC en el conjunto de datos desequilibrados. Por ejemplo, tenemos 10 muestras en el conjunto de datos de prueba. 9 muestras son positivas y 1 es negativa. Tenemos un modelo terrible que predice todo lo positivo. Por...
¿Alguien puede explicarme las diferencias reales entre el análisis de regresión y el ajuste de curvas (lineal y no lineal), con un ejemplo si es posible? Parece que ambos intentan encontrar una relación entre dos variables (dependiente frente a independiente) y luego determinan el parámetro (o...
Construí una curva ROC para un sistema de diagnóstico. El área bajo la curva se estimó entonces no paramétricamente como AUC = 0,89. Cuando intenté calcular la precisión en el umbral óptimo (el punto más cercano al punto (0, 1)), ¡obtuve la precisión del sistema de diagnóstico de 0,8, que es menor...
Tengo algunas dudas sobre qué medida de rendimiento usar, área bajo la curva ROC (TPR como función de FPR) o área bajo la curva de recuperación de precisión (precisión como función de recuperación). Mis datos están desequilibrados, es decir, el número de instancias negativas es mucho mayor que las...