信頼曲線「信頼曲線：分類子の比較のための帰無仮説有意性検定の代替"、Daniel Berrarは、分類器の比較のための帰無仮説有意性検定の使用に関連する問題を詳しく説明し、代替として信頼曲線の使用を提案しています。 アドインをインストールした後、次の方法でさまざまな分類子を参照分類子と比較するための信頼曲線を生成できます。
- JMP Proのメニューバーで、[分析=>予測モデリング=>モデリングスクリーニング]を選択します。
- 「Y、Response」および「X、Factor」フィールドに適切なパラメーターを選択します。
- ダイアログの「FoldedCrossvalidation」セクションで、「K Fold Crossvalidation」オプションを有効にし、「K」入力ボックスで折り畳み数を設定し、「RepeatedKFold」入力ボックスで繰り返し回数を設定します。
- 「OK」を選択して、モデルスクリーニングプラットフォームを実行します。
- 結果ダイアログが表示されたら、赤い三角形のメニューをクリックします。
- 「結果テーブルの保存」を選択します
- JMP Proのメニューバーで、[アドイン=>信頼度曲線]を選択します。
- 表示された指示に従って、ステップ6で生成された結果テーブル、参照モデル、および比較に使用するメトリックを選択します。
- その後、以下に示すようなグラフビルダーレポートが生成されます。
「信頼曲線：分類子の比較のための帰無仮説有意性検定の代替"、Daniel Berrarは、分類子の比較に帰無仮説の有意性検定を使用する代わりに、信頼曲線を提案しています。
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