RのROC曲線とは何ですか？
質問者：Zhiwen Bayersdorfer |最終更新日：2020年1月25日
カテゴリ：ビジネスおよび金融ガソリン価格
ROC曲線は、バイナリ分類器の感度/特異性のトレードオフを特徴づけるために一般的に使用されます。 ROC曲線は、偽陽性率に対して真陽性率をプロットし、そのようなトレードオフの全範囲の全体像を示します。
簡単に言えば、ROC曲線は何を示していますか？受信者操作特性（ ROC ）曲線は、二項分類器の診断能力を示すために使用されるグラフプロットです。最初は信号検出理論で使用されていましたが、現在では医学、放射線学、自然災害、機械学習などの他の多くの分野で使用されています。
さらに、なぜROC曲線が使用されるのですか？ ROC曲線は、テストまたはテストの組み合わせのすべての可能なカットオフについて、臨床感度と特異度の間の関係/トレードオフをグラフで示すために頻繁に使用されます。さらに、 ROC曲線の下の領域は、問題のテストを使用することの利点についてのアイデアを提供します。
その中で、ROC曲線はどういう意味ですか？
受信者動作特性曲線
AUCとはどういう意味ですか？
曲線下面積
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良いAUCスコアとは何ですか？
AUC値は0.5から1の間にあり、0.5は悪い分類子を示し、 1は優れた分類子を示します。
AUC式とは何ですか？
血漿中薬物濃度-時間曲線（ AUC ）の下の面積は、薬物の投与後の薬物への実際の身体曝露を反映し、mg * h / Lで表されます。この総量は、体循環に到達する投与量の割合に対応します。
ROC曲線をどのようにプロットしますか？
完璧なスキルを持つモデルは、プロットの左下から左上に移動し、次に右上を横切って移動する線で表されます。オペレーターは、最終モデルのROC曲線をプロットし、誤検知と誤検知のバランスが望ましいしきい値を選択できます。
ロジスティック回帰のROC曲線とは何ですか？
ROC曲線は、確率しきい値のさまざまな選択に対する分類器の真陽性率と偽陽性率の間のトレードオフを示す単純なプロットです。
ROC曲線のしきい値は何ですか？
しきい値を選択する非常に簡単な方法は、テストセットの陽性ケースの予測値の中央値を取得することです。これがしきい値になります。しきい値は、真陽性率（tpr）と1-偽陽性率（fpr）が重なるroc曲線を使用した場合と同じしきい値に比較的近くなります。
ROCとAUCの違いは何ですか？
ROCは確率曲線であり、 AUCは分離可能性の程度または尺度を表します。類推することにより、より高いAUCは、より良いモデルは疾患なし疾患患者との区別です。 ROC曲線は、TPRがy軸にあり、FPRがx軸にあるFPRに対してTPRでプロットされます。
ROC曲線を使用して評価できるアルゴリズムはどれですか？
ROC （受信者操作特性）曲線は、二項分類アルゴリズムのパフォーマンスを表示するために使用されます。バイナリ分類問題のいくつかの例は、特定の電子メールがスパムであるか正当であるか、特定のローンがデフォルトになるかどうか、特定の患者が糖尿病であるかどうかを予測することです。
ROC曲線下の面積とは何ですか？
AUC ： ROC曲線の下の領域
AUCは、「 ROC曲線の下の領域」の略です。つまり、 AUCは、（0,0）から（1,1）までのROC曲線全体（積分微積分を考えてください）の下の2次元領域全体を測定します。 良いROCAUC値とは何ですか？
ROC曲線の下の領域
一般に、 AUCが0.5の場合は、識別がないことを示します（つまり、テストに基づいて疾患または状態の有無にかかわらず患者を診断する能力）。0.7〜0.8は許容できると見なされ、0.8〜0.9は優れていると見なされ、0.9を超えると見なされます。未解決の。 AUCは精度と同じですか？
AUCと精度はかなり異なります。与えられたしきい値の選択に対して、データセット全体における真のポジティブとネガティブの比率である精度を計算できます。 AUCは、真陽性率（再現率）と偽陽性率のトレードオフを測定するため、その意味で、すでに他の何かを測定しています。
ROCはどのように行いますか？
方法：ROC曲線
- ROCデータを入力します。 [ようこそ]または[新しいテーブル]ダイアログから、[列]タブを選択します。独自のデータを入力する準備ができていない場合は、サンプルのROCデータを選択してください。
- ROC曲線を作成します。データテーブルからツールバーをクリックし、一方向分析のリストから受信者操作特性曲線を選択します。
- グラフを表示します。
曲線の下の領域をどのように見つけますか？
2点間の曲線の下の領域は、2点間で定積分を行うことによって見つけることができます。 x = aとx = bの間の曲線y = f（x）の下の領域を見つけるには、aとbの限界の間でy = f（x）を積分します。 x軸の下の領域は負になり、x軸の上の領域は正になります。
医学用語でのROCとは何ですか？
医学研究者の受信者動作特性（ ROC ）曲線。受信者動作特性（ ROC ）曲線は、診断テストが連続的または順序スケール（最小5つのカテゴリー）である場合の一連のカットオフポイントにわたる感度と（1-特異度）の間のトレードオフを表すプロットです。
特異性と感度とは何ですか？
医学的診断では、検査感度は病気のある人を正しく識別する検査の能力（真の陽性率）であり、検査の特異度は病気のない人を正しく識別する検査の能力（真の陰性率）です。