প্রশ্ন ট্যাগ «roc»

আরওসি বক্ররেখার অধীনে অঞ্চলটি কেন এমন সম্ভাবনা রয়েছে যে কোনও শ্রেণিবদ্ধ একজন এলোমেলোভাবে বেছে নেওয়া "ইতিবাচক" উদাহরণটি (পুনরুদ্ধার পূর্বাভাস থেকে) এলোমেলোভাবে বেছে নেওয়া "ইতিবাচক" একের (মূল ইতিবাচক শ্রেণি থেকে) উচ্চতর হবে? কীভাবে এই সত্যটি ইতিবাচক এবং নেতিবাচক শ্রেণির বিতরণের সিডিএফ এবং পিডিএফ প্রদান করে অবিচ্ছেদ্য ব্যবহার করে এই বিবৃতিটিকে গাণিতিকভাবে …

14 probability  roc  auc 

সাধারণত লজিস্টিক রিগ্রেশন, আমরা একটি মডেল ফিট এবং প্রশিক্ষণ সেট কিছু পূর্বাভাস পেতে। তারপরে আমরা সেই প্রশিক্ষণের পূর্বাভাসগুলি ( এখানে কিছু জাতীয় ) ক্রস-বৈধকরণ এবং আরওসি বক্ররেখার মতো কোনও কিছুর উপর ভিত্তি করে অনুকূল থ্রোসোল্ড মানটি নির্ধারণ করি। আমরা কেন আসল মডেলের মধ্যে দোরের ক্রস-বৈধকরণকে একত্রিত করি না এবং পুরো …

13 logistic  cross-validation  optimization  roc  threshold 

দুই বা ততোধিক শ্রেণিবদ্ধকরণের মডেলগুলির তুলনা করতে ব্যবহৃত একটি সাধারণ পরিমাপ হ'ল পরোক্ষভাবে তাদের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের উপায় হিসাবে আরওসি বক্ররেখা (এউসি) এর অধীনে অঞ্চলটি ব্যবহার করা। এক্ষেত্রে বৃহত্তর এওসি সহ একটি মডেলকে সাধারণত একটি ছোট এওসি সহ একটি মডেলের চেয়ে ভাল পারফরম্যান্স হিসাবে ব্যাখ্যা করা হয়। তবে, বিহিনেন, ২০১২ অনুসারে …

13 machine-learning  classification  roc  auc  model-evaluation 

আমি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল (মাধ্যমে প্রাপ্ত থাকেন train) একটি বাইনারি প্রতিক্রিয়ার জন্য, এবং আমি মাধ্যমে লজিস্টিক বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্স প্রাপ্ত থাকেন confusionMatrixমধ্যে caret। এটি আমাকে লজিস্টিক মডেল কনফিউশন ম্যাট্রিক্স দেয়, যদিও আমি নিশ্চিত নই যে এটির প্রাপ্তির জন্য কি দোরের ব্যবহার করা হচ্ছে। আমি ব্যবহার নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ড মানের জন্য বিভ্রান্তির …

13 r  classification  roc  caret  confusion-matrix 

আমি একটি লজিস্টিক মডেল নিয়ে কাজ করছি এবং ফলাফলগুলি মূল্যায়নে আমার কিছু অসুবিধা হচ্ছে। আমার মডেলটি দ্বিপদী লগিট। আমার ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলি হ'ল: 15 স্তরের বিশিষ্ট পরিবর্তনশীল, একটি দ্বিধাত্বক ভেরিয়েবল এবং 2 ধ্রুবক ভেরিয়েবল। আমার এন বড়> 8000। আমি বিনিয়োগের জন্য সংস্থাগুলির সিদ্ধান্তকে মডেল করার চেষ্টা করছি। নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল হ'ল বিনিয়োগ …

13 r  logistic  goodness-of-fit  roc 

স্কোরকার্ড মডেলিংয়ের জন্য ভাল এবং খারাপের শতাংশের সহায়তায় তৈরি লিফটটি ব্যবহার করে আমরা জিনি কার্ভ তৈরি করতাম। তবে আমি যা শিখেছি যে আরওসি বক্ররেখা কনফিউশন ম্যাট্রিক্স উইথ স্পেসিফিকেশন (1- ট্রু নেগেটিভ) কে এক্স অক্ষ এবং সংবেদনশীলতা (সত্য ধনাত্মক) হিসাবে Y অক্ষ হিসাবে ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছিল। সুতরাং GINI এবং …

13 roc  gini 

সাধারণত আমরা সিদ্ধান্ত গাছের মতো বিযুক্ত শ্রেণিবদ্ধের জন্য কোনও আরওসি বক্ররেখা আঁকতে পারি না। আমি কি সঠিক? Dtree এর জন্য কোনও আরওসি বক্ররেখা আঁকানোর কোনও উপায় আছে কি?

13 roc  cart 

মেশিন শেখার আমরা ব্যবহার করতে পারি আরওসি বক্ররেখা অধীনে এলাকায় (প্রায়ই সংক্ষিপ্ত AUC , অথবা AUROC) সংক্ষেপ কত ভাল একটি সিস্টেম দুই শ্রেণীর মধ্যে বৈষম্য করতে পারেন। সিগন্যাল সনাক্তকরণ তত্ত্বে প্রায়শই (সংবেদনশীলতা সূচক) একই উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়। দুটি ঘনিষ্ঠভাবে সংযুক্ত, এবং আমি বিশ্বাস করি যে তারা যদি কিছু অনুমানগুলি সন্তুষ্ট …

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

ভলিউমের মিলের জন্য আমি ডাইস সহগ জুড়ে এসেছি ( https://en.wikedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93 ডাইস_কোফিসিটি ) এবং যথার্থতা ( https://en.wikedia.org/wiki/Acturacy_and_precision )। আমার কাছে মনে হয় এই দুটি ব্যবস্থা একই রকম। কোন চিন্তা?

13 descriptive-statistics  roc  accuracy  precision-recall  auc 

আমি রিসিভার অপারেটর বৈশিষ্ট্যযুক্ত (আরওসি) এর আওতাধীন অঞ্চলের জন্য পি-মানটি গণনা করার উপায় খুঁজে বের করার জন্য সংগ্রাম করছি। আমার একটানা পরিবর্তনশীল এবং ডায়াগনস্টিক পরীক্ষার ফলাফল রয়েছে। আমি দেখতে চাই যে AUROC পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ কিনা। আমি আরওসি বক্ররেখার সাথে লেনদেনকারী অনেকগুলি প্যাকেজ পেয়েছি: পিআরওসি, আরআরসিআর, ক্যাটুলস, যাচাইকরণ, এপিআই। তবে ডকুমেন্টেশন …

12 r  p-value  roc 

আমি এই মুহুর্তে বাইনারি ক্লাসিফায়ার চালাচ্ছি। আমি যখন আরওসি বক্ররেখার প্লট করি আমি শুরুতে একটি ভাল লিফট পাই তখন এটি দিক পরিবর্তন করে এবং তির্যকটি অতিক্রম করে অবশ্যই ব্যাক আপ করুন, বক্ররেখাটিকে আকৃতির মতো কাত করে দেওয়া making এই প্রভাবটির ব্যাখ্যা / ব্যাখ্যা কী হতে পারে? ধন্যবাদ

12 roc 

ফলাফলের উপর কিছু পরিমাপের পূর্বাভাসযোগ্য ক্ষমতা নির্ধারণ করতে আপনি কখন অন্য কিছু পরীক্ষার চেয়ে আরওসি বক্ররেখা ব্যবহার করবেন? বিচ্ছিন্ন ফলাফল (জীবিত / মৃত, উপস্থিত / অনুপস্থিত) নিয়ে কাজ করার সময়, আরওসি বক্ররেখাকে চি-স্কোয়ারের মতো কিছুর চেয়ে কম বা কম শক্তিশালী করে তোলে?

12 regression  roc 

আমার 1000 টি ধনাত্মক সহ 100,000 পর্যবেক্ষণ (9 ডামি সূচক ভেরিয়েবল) রয়েছে। লজিস্টিক রিগ্রেশন এই ক্ষেত্রে ভাল কাজ করা উচিত তবে কাটফফ সম্ভাব্যতা আমার ধাঁধা দেয়। সাধারণ সাহিত্যে, আমরা 1s এবং 0 এর পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য 50% কাটঅফ বেছে নিই। আমার মডেল ~ 1% এর সর্বোচ্চ মূল্য দেয় বলে আমি …

11 regression  logistic  classification  generalized-linear-model  roc 

আমি একটি বহুবিধ পাঠ্য শ্রেণীবদ্ধকরণ সমস্যার জন্য 2 টি পৃথক শ্রেণিবদ্ধকে তুলনা করতে চাই যাতে বড় প্রশিক্ষণের ডেটাসেট ব্যবহার করা হয়। 2 শ্রেণিবদ্ধের সাথে তুলনা করার জন্য আমার আরওসি বক্ররেখা বা শিখন বক্র ব্যবহার করা উচিত কিনা তা নিয়ে আমি সন্দেহ করছি। একদিকে, শেখার বক্ররেখাগুলি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের আকার নির্ধারণের জন্য …

11 machine-learning  classification  roc  accuracy 

আমি একটি কাগজে এই ক্যাপশনটি পড়েছি এবং অন্য কোথাও এওসি বর্ণিত কখনও দেখিনি। এটা কি সত্য? এটি দেখার কোনও প্রমাণ বা সহজ উপায় আছে? চিত্র 2 রিসিভার-অপারেটিং বৈশিষ্ট্যযুক্ত বক্ররেখার (এউসি) এর অধীনে ক্ষেত্রের পরিপ্রেক্ষিতে প্রকাশিত দ্বিধাত্বক ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস নির্ভুলতা দেখায় যা প্রতিটি শ্রেণি থেকে দু'জন এলোমেলোভাবে নির্বাচিত ব্যবহারকারীকে সঠিকভাবে শ্রেণিবদ্ধ …

11 classification  roc  auc