ニューラルプラットフォーム上のROC曲線みなさん、こんにちは。
私は二項変数を使って作業していて、さまざまな分析をテストしています。
ロジスティック回帰を実行してROC曲線を表示すると、1つの曲線だけが表示されます。
しかし、Neuralプラットフォームからこのレポートを表示すると、2つの曲線が表示され、その理由がわかりません。
私が理解していることから、ROC曲線の作成は各観測値に関連した確率に基づいています（それらがどのように計算されたとしても）。そして2つのレベルでは常に1つの曲線しかないと思いました。
この点についていくつか情報をください。
再：ニューラルプラットフォーム上のROC曲線Danさん、ありがとうございます。
再：ニューラルプラットフォーム上のROC曲線ロジスティック回帰モデルを当てはめるときは、二項変数のどのレベルが「正の」レベルかを選択するように求められます。その結果、必要なROC曲線は1つだけになります。どのレベルがプラスであるかがわかります。
あなたがニューラルネットワークモデルを当てはめているとき、あなたはどのレベルがポジティブであるか尋ねられません。それゆえ、ニューラルネットワークプラットフォームは、２つの曲線を生成する。各可能な結果に対して１つは「正の」値である。ROC曲線の下の面積を見れば、それらは同一であるはずです。唯一の違いはあなたの反応のどのレベルがポジティブかということです。
