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확률 임계 값 / 혼동 매트릭스 설정

기본 확률 임계 값은 0.5로 설정됩니다.  따라서 특이성이 높고 감도가 낮을 때 모델을 비교하는 것이 어려울 수 있지만 둘 다 비슷한 정확도와 긍정적 인 예측 값을 갖습니다.  모델 성능을 비교하기 위해 확률 임계 값을 어떻게 변경합니까?   

감사!

아론 

다시 : 확률 임계 값 / 혼란 매트릭스 설정예! 고맙습니다!다시 : 확률 임계 값 / 혼란 매트릭스 설정애런,
어떤 플랫폼에서 작업하고 있는지 불분명합니다. JMP Pro를 사용하고 일반 회귀 분석을 사용하여 피팅 모델을 작성한 경우 가장 좋아하는 JMP13 기능 중 하나는 대화식으로 확률 임계 값을 변경하고 감도 및 특수성 예측치가 변경되는 것을 관찰하는 것입니다. 그러나 나는 빗 나간다. 모델의 여러 컷오프를 탐색하기 위해 모델 수식을 데이터 테이블에 저장하여 "모델 호출"로 열을 설정할 수 있습니다 (수식 : 점수> 컷 - 오프를 사용하여 0과 1s)를 사용하여 모델 성능 (진단 모델 세계에서 생각)을 평가하십시오. 물류 플랫폼에 있고 모델에 대한 ROC 곡선이있는 경우 ROC 테이블은 데이터 세트의 각 가능한 컷오프에 대해 "2x2"테이블을 제공합니다. 마지막으로 파일 교환에 추가 기능이있어 진단 유형 모델에 대한 일련의 성능 측정 값과 신뢰 구간을 계산합니다.

https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Performance-Summary-for-Diagnostic-Tests/ta-p/22524

바라건대 여기에있는 어떤 것이 당신이하려는 일에 도움이되기를 바랍니다.