Exemple de roc svt 1ere s

Par défaut, generateThreshVsPerfData () calcule les performances agrégées selon la stratégie de rééchantillonnage choisie (validation croisée 5 fois) et le schéma d`agrégation (test. Le premier est affiché sur l`axe des abscisses, le second sur l`axe des ordonnées. Ci-dessous, nous utilisons Asrocrprédiction () pour convertir la prédiction Lda, laissez ROCR calculer le vrai et faux taux positif et tracer la courbe ROC. Tout d`abord, le programme affiche le nombre d`observations dans les deux groupes. Pour chaque point de coupure possible ou valeur de critère que vous choisissez de discriminer entre les deux populations, il y aura certains cas avec la maladie correctement classée comme positive (TP = fraction positive vraie), mais certains cas avec la maladie seront classés négatif (FN = fausse fraction négative). L`indice Youden ou la plus haute précision. Pour plus d`informations, consultez plotViperCharts (). Lorsque vous cliquez sur un point spécifique de la courbe ROC, le point de coupure correspondant avec sensibilité et spécificité sera affiché. Chaque point de la courbe ROC représente une paire sensibilité/spécificité correspondant à un seuil de décision particulier.

Si vous souhaitez tracer une mesure de performance par rapport au seuil, spécifiez une seule mesure lors de l`appel de ROCR::p ERFORMANCE (). Le tableau ne doit pas seulement contenir les caractéristiques du test pour une seule valeur de coupure, mais de préférence il devrait y avoir une ligne pour les valeurs correspondant à une sensibilité de 90%, 95% et 97. Basé sur le $data membre de DF, vous pouvez facilement générer des parcelles personnalisées. Cliniquement, la prévalence de la maladie est la même que la probabilité que la maladie soit présente avant que le test soit effectué (probabilité préalable de maladie). Avec MLR version 2. La prévalence d`une maladie peut être différente dans différents contextes cliniques. La zone sous la courbe ROC du test sans valeur est 0. Les intervalles de confiance pour la sensibilité et la spécificité sont des intervalles de confiance «exacts» Clopper-Pearson. En outre, nous calculons également les taux d`erreur (mmCE). Au-dessous de l`expérience de référence réelle est menée.

Pour les classificateurs de notation binaires, une valeur de seuil (ou de coupure) contrôle la façon dont les probabilités postérieures prédites sont converties en étiquettes de classe. L`analyse dans l`exemple ci-dessus peut être améliorée un peu. Pour chaque sujet d`étude entrer un code pour le diagnostic comme suit: 1 pour les cas malades, et 0 pour les cas non-malades ou normaux. Cette section de la fenêtre de résultats énumère les différents filtres ou valeurs de coupure avec leur sensibilité et spécificité correspondantes du test, ainsi que le rapport positif (+ LR) et la probabilité négative (-LR). ViperCharts pour tracer ROC et d`autres courbes de performance. Il aura une courbe ROC qui traverse le coin supérieur gauche (~ 100% de sensibilité et 100% de spécificité). Supplémentaire à l`analyse discriminante linéaire (MASS:: Lda ()) nous essayons une machine vectorielle de support avec le noyau de RBF (kernlab:: ksvm ()). La recherche initiale a été motivée par le désir de déterminer comment les «opérateurs de récepteurs» RADAR des États-Unis avaient manqué l`avion japonais. Nous extrayons d`abord les prédictions par Getbmrprédictions () et les convertissons ensuite via la fonction Asrocrprédiction ().

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