ロジスティック回帰における異なるカットオフ値の混同行列の検索について<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />異なるカットオフ値を使用するための混同メトリクスを生成するにはどうすればよいですか? たとえば、カットオフ = 0.3 またはカットオフ = 0.7 の混同行列を見つけたいですか?等
Re: ロジスティック回帰における異なるカットオフ値の混同行列の検索についてありがとうジュリアン。
また、これが役立つことを願っています。 JMP Pro のモデル出力ページで、左上隅の下向き矢印をクリックし、Confusion Matrix を選択します。 次に、出力の表示された新しいセクションで Set Probability Threshold を開きます。 これにより、Recall と Specificity を制御するために移動できるスライダーが表示されます。残念ながら、Precision と F1 スコアを計算していないようです 
しかし、私はテーブルの動的スライダーが好きです:)
Re: ロジスティック回帰における異なるカットオフ値の混同行列の検索についてやあみんな、
動画を元の投稿に再アップロードしました。 消えてすみません！
-ジュリアン
Re: ロジスティック回帰における異なるカットオフ値の混同行列の検索についてこんにちは、ユーザーがこのビデオを見つけられる場所を教えてください。
この Q&A ページにリンクがありません。
Re: ロジスティック回帰における異なるカットオフ値の混同行列の検索についてこのアドイン ( https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Alternate-Cut-off-Confusion-Matrix-Add-In/ta-p/22357 ) は、探していることを行います。しきい値確率を変更しても、モデルの全体的な精度が向上する可能性は低いことに注意してください。主な値は、誤分類のコストが非対称である場合、しきい値を変更すると、よりコストのかかるタイプのエラーを減らすことができるということです。
Re: ロジスティック回帰における異なるカットオフ値の混同行列の検索についてソリューションで参照されているビデオへのリンクを共有していただけませんか? ありがとう！
Re: ロジスティック回帰における異なるカットオフ値の混同行列の検索についていいビデオ！
Re: ロジスティック回帰における異なるカットオフ値の混同行列の検索についてこんにちは。
ロジスティック関数を保存し、列の数式を設定し、集計を使用して表を作成することにより、新しい混同行列を生成できます。 私が使用する方法を示す 2 分間の簡単なビデオを録画しました (それほど複雑ではありませんが、これを段階的に書き出すと、実際よりも複雑に思えるようになりました!)。
これが役立つことを願っています！
ジュリアン
編集 2017 年 9 月 19 日: ビデオはしばらく前に消えたようです。謝罪いたします！ ここに再びビデオがあります：
