প্রশ্ন ট্যাগ «auc»

উচ্চ এবং নিম্ন অনুসন্ধান করা হয়েছে এবং পূর্বাভাসের সাথে সম্পর্কিত কীভাবে এটিউসি বোঝায় বা তা খুঁজে পেতে সক্ষম হয় নি।

228 classification  prediction  roc  auc  abbreviation 

বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটির জন্য হাত বক্ররেখার (এউসি), বা সি-স্ট্যাটিস্টিকের অধীনে অঞ্চল গণনা করতে আমি আগ্রহী। উদাহরণস্বরূপ, বৈধতা ডেটাসেটে, নির্ভরশীল ভেরিয়েবল, রিটেনশন (1 = ধরে রাখা; 0 = ধরে রাখা হয়নি) এর সত্যিকারের মূল্য আমার আছে, পাশাপাশি প্রতিটি পর্যবেক্ষণের জন্য আমার প্রতিরোধ বিশ্লেষণের দ্বারা উত্পাদিত একটি মডেল ব্যবহার করে পূর্বাভাস …

78 regression  logistic  classification  roc  auc 

আকাইকে তথ্য মানদণ্ড (এআইসি) এবং সি-স্ট্যাটিস্টিক (আরওসি বক্ররেখার অধীনে অঞ্চল) দুটি লজিস্টিক রিগ্রেশন-এর জন্য উপযুক্ত মডেলের দুটি পদক্ষেপ। দুটি ব্যবস্থার ফলাফল সামঞ্জস্যপূর্ণ না হলে কী চলছে তা বোঝাতে আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি অনুমান করি যে তারা মডেল ফিটগুলির সামান্য বিভিন্ন দিক পরিমাপ করছে তবে এই নির্দিষ্ট দিকগুলি কী? আমার কাছে …

29 logistic  roc  aic  auc 

আমার দুটি ক্লাসিফায়ার আছে উ: নিষ্পাপ বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক বি: ট্রি (এককভাবে সংযুক্ত) বায়েশিয়ান নেটওয়ার্ক নির্ভুলতা এবং অন্যান্য ব্যবস্থার ক্ষেত্রে, এ বিয়ের তুলনায় তুলনামূলকভাবে খারাপ সম্পাদন করে তবে আমি যখন আরওসি বিশ্লেষণ সম্পাদন করতে আর প্যাকেজগুলি আরআরসিআর এবং এউসি ব্যবহার করি তখন দেখা যায় যে এ-এর জন্য এটিসি বি এর জন্য …

29 machine-learning  classification  roc  auc  bayesian-network 

যথার্থ-পুনর্বিবেচনা বক্ররেখার (পিআর-কার্ভের এউসি) আওতাভুক্ত যথার্থতা (এপি) কি অঞ্চল? সম্পাদনা করুন: পিআর এউসি এবং এপিতে পার্থক্য সম্পর্কে এখানে কিছু মন্তব্য। এউসি নির্ভুলতার ট্র্যাপিজয়েডাল ইন্টারপোলেশন দ্বারা প্রাপ্ত। একটি বিকল্প এবং সাধারণত সমতুল্য মেট্রিক হল গড় যথার্থ (এপি), তথ্য.এপ হিসাবে প্রত্যাবর্তন returned প্রতিবার নতুন ধনাত্মক নমুনা প্রত্যাহার করার সময় প্রাপ্ত যথার্থতার গড় …

27 scikit-learn  precision-recall  auc  average-precision 

আলোচনায়: বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য কীভাবে একটি রক বক্ররেখা উত্পন্ন করা যায় , আমি মনে করি যে বিভ্রান্তিটি ছিল যে একটি "বাইনারি শ্রেণিবদ্ধ" (যা কোনও শ্রেণিবদ্ধকারী যা 2 শ্রেণি পৃথক করে) ইয়াংয়ের জন্য যা "বিযুক্ত শ্রেণিবদ্ধ" বলা হয় (যা উত্পাদন করে পৃথক আউটপুট 0/1 কোনও এসভিএম এর মতো) এবং এএনএন বা …

25 cross-validation  roc  auc 

নীচের চিত্রটিতে মিথ্যা ইতিবাচক হারগুলি বনাম সত্য ধনাত্মক হারগুলির একটি ধারাবাহিক বক্ররেখা দেখায়: তবে, আমি অবিলম্বে যা পাই না তা হ'ল এই হারগুলি কীভাবে গণনা করা হচ্ছে। যদি কোনও ডেটাসেটে কোনও পদ্ধতি প্রয়োগ করা হয়, তবে এটিতে একটি নির্দিষ্ট এফপি হার এবং একটি নির্দিষ্ট এফএন হার থাকে। তার মানে কি …

22 machine-learning  data-visualization  roc  auc 

প্রস্তাবনা এটি একটি দীর্ঘ পোস্ট। আপনি যদি এটি পুনরায় পড়ছেন, দয়া করে নোট করুন যে আমি প্রশ্নের অংশটি সংশোধন করেছি, যদিও ব্যাকগ্রাউন্ডের উপাদানগুলি একই রয়েছে। অতিরিক্ত হিসাবে, আমি বিশ্বাস করি যে আমি সমস্যার একটি সমাধান তৈরি করেছি। সমাধানটি পোস্টের নীচে উপস্থিত হয়। ক্লিফএবকে ধন্যবাদ জানাতে যে আমার মূল সমাধানটি (এই …

21 machine-learning  bayesian  sampling  roc  auc 

আমি একটি শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করছি যা সম্ভাব্যতা ফিরিয়ে দেয়। এউসি গণনা করতে, আমি পিআরসি আর-প্যাকেজটি ব্যবহার করছি। শ্রেণিবদ্ধ থেকে আউটপুট সম্ভাব্যতাগুলি হ'ল: probs=c(0.9865780, 0.9996340, 0.9516880, 0.9337157, 0.9778576, 0.8140116, 0.8971550, 0.8967585, 0.6322902, 0.7497237) probsক্লাস '1' এ থাকার সম্ভাবনা দেখায়। হিসাবে দেখানো হয়েছে, শ্রেণিবদ্ধকারী '1' শ্রেণিতে সমস্ত নমুনা শ্রেণিবদ্ধ করেছে। সত্য লেবেল …

20 machine-learning  auc 

কোন পারফরম্যান্সের পরিমাপটি ব্যবহার করতে হবে সে সম্পর্কে আমার কিছু সন্দেহ আছে, আরওসি বক্ররেখার অধীনে অঞ্চল (টিপিআর এর ক্রিয়াকলাপ হিসাবে টিপিআর) বা নির্ভুলতা-পুনর্বিবেচনা বক্ররেখার অধীনে অঞ্চল (পুনরুদ্ধারের ফাংশন হিসাবে নির্ভুলতা)। আমার ডেটা ভারসাম্যহীন, অর্থাৎ নেতিবাচক উদাহরণগুলির সংখ্যা ইতিবাচক উদাহরণগুলির চেয়ে অনেক বড়। আমি ওয়েকার আউটপুট ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করছি, একটি নমুনা …

16 r  machine-learning  roc  precision-recall  auc 

আমি ডায়াগনস্টিক সিস্টেমের জন্য একটি আরওসি বক্ররেখা তৈরি করেছি। বক্ররেখার অধীনে অঞ্চলটি তখন প্যারামিট্রিক্যালি অনুমান করা হয় এটিউসি = 0.89। আমি যখন সর্বোত্তম প্রান্তিক মান (বিন্দু (0, 1) এর নিকটতম বিন্দু) এ নির্ভুলতা গণনা করার চেষ্টা করেছি, তখন ডায়াগনস্টিক সিস্টেমের যথার্থতা 0.8 পেয়েছি, যা এটিসির চেয়ে কম! আমি যখন অন্য …

16 roc  reliability  accuracy  auc 

AUC-ROC এর মানগুলি 0-0.5 এর মধ্যে হতে পারে? মডেল কি কখনও 0 এবং 0.5 এর মধ্যে আউটপুট মান দেয়?

16 roc  model-evaluation  auc 

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

আমি কার্নেলের ঘনত্বের অনুমান করতে আর-তে ' ঘনত্ব ' ফাংশনটি ব্যবহার করার চেষ্টা করছি । ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করতে এবং বিভিন্ন ডেটাসেটের তুলনা করতে আমার কিছুটা সমস্যা হচ্ছে কারণ মনে হয় বক্ররেখার অধীনে অঞ্চলটি অগত্যা 1 নয়। কোনও সম্ভাবনার ঘনত্ব ফাংশন (পিডিএফ) জন্য আমাদের অঞ্চলটি ∫ ∞ - ∞ ϕ ( …

15 r  estimation  pdf  kernel-smoothing  auc 

আমি দুটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়েছি (h2o অটোএমএল ব্যবহার করে বাইনারি শ্রেণিবদ্ধ) এবং আমি ব্যবহার করতে একটি নির্বাচন করতে চাই। আমার নিম্নলিখিত ফলাফল রয়েছে: 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 0.312662 aucএবং loglossকলাম ক্রস বৈধতা মেট্রিক্স হয় …

15 model-selection  validation  auc  gini  log-loss