다중 로지스틱 회귀 모델에서 민감도, 특이성의 의미여러 개의 독립된 독립과이 분형 존재한다면 적합 모델에서 적절한 모델 생성 ROC 곡선 등 AUC 등을 구하는 과정은 단순 로지스틱이나 단순 회귀 모델 등을 통해 개념은 이해를 하겠는데
그렇다고 감도와 특이성 값을 통해 적정 진단 적 차단을 정하는 거는 개념적 얘기 일뿐 실제 어느 변 수의 값에 대해 적용 할 수 있습니까? 그 변수가 여러 독립된 변수 중 유일하게 유의하다 할지라도 말입니다
예측 자 프로파일 러 그림이 아마 그것을 구현해 주려 한 거 같은데 거기서 기본 상태에서 보여주는 각의 값일 상태에서 보여주는 각의 값일 때이 가장 양호라는 것이죠?
요 내용이 구체적으로 다루어 져있는 시청각 자료도 좀 소개 부탁드립니다.
탐색하여 회의 니 시간이 너무 걸리 네요
RE: multiple logistic regression model 에서 sensitivity, specificity 의 의미일반적으로 Logistic Regression을 이용하여 cut-off 포인트를 결정하는 것은 ROC 곡선(Sensitivity, Specificity)을 이용하여 적용하고 있습니다. 즉, 1-Specificity 값을 최대화 하는 cut point를 선택하는 것인데요. 그 방법은 Youden Index를 활용하는 방법과 동일합니다. JMP를 활용한 사례는 아래 링크를 확인해 보시면 좋겠습니다. 아래 링크는 JMP 일본 사이트에 있는 내용인데, 구글 크롬을 이용하셔서 사이트 번역을 하시면 의미를 이해하시는 데는 크게 무리가 없으실 겁니다.
https://www.jmp.com/ja_jp/medical-statistics/column/non-series/roc-curve.html
그리고, 관련된 동영상 자료를 원하셨는데요. 아래 간단한 동영상을 보시면 JMP에서는 어떤 식으로 cut-off point를 기본적으로 설정해 주는지, 그리고 defaut가 아닌 cut-off point를 설정하기 위해선 어떻게 해야하는 지를 확인하실 수 있습니다.
Different cutpoint for confusion matrix in Logistic Regression
도움이 되셨는지요?
감사합니다.
