ROC-Kurve auf der neuronalen PlattformHallo zusammen,
Ich arbeite mit einer Binomialvariablen und teste verschiedene Analysen.
Wenn ich eine logistische Regression durchführe und die ROC-Kurve darstelle, wird nur eine Kurve angezeigt.
Wenn ich jedoch diesen Bericht von der Neural-Plattform aus anzeigen, werden 2 Kurven angezeigt, und ich kann nicht verstehen, warum.
Nach meinem Verständnis basiert die Erstellung einer ROC-Kurve auf den mit jeder Beobachtung verbundenen Wahrscheinlichkeiten (unabhängig davon, wie sie berechnet werden). Und ich dachte, mit zwei Ebenen haben wir immer nur eine Kurve ...
Könnten Sie mir bitte einige Informationen zu diesem Punkt geben?
Re: ROC-Kurve auf der neuronalen PlattformDanke Dan, das ist jetzt klarer!
Re: ROC-Kurve auf der neuronalen PlattformWenn Sie ein logistisches Regressionsmodell anpassen, werden Sie gefragt, welche Ebene Ihrer Binomialvariablen die "positive" Ebene ist. Dies führt dazu, dass nur eine einzige ROC-Kurve benötigt wird - Sie wissen, welcher Pegel positiv ist.
Wenn Sie ein neuronales Netzwerkmodell verwenden, werden Sie NICHT gefragt, welches Niveau positiv ist. Daher generiert die neuronale Netzwerkplattform zwei Kurven: Eine für jedes mögliche Ergebnis ist der "positive" Wert. Wenn Sie die Bereiche unter der ROC-Kurve betrachten, sollten sie identisch sein. Der einzige Unterschied besteht darin, welche Ebene Ihrer Antwort positiv ist.
