Howtosignalprocessing
- Bagaimana Anda membandingkan dua kurva ROC?
- Apa itu kurva ROC bagaimana bisa digunakan untuk mengevaluasi kinerja classifier?
- Ukuran kinerja mana yang akan Anda pertimbangkan untuk membandingkan model yang berbeda berdasarkan kurva ROC?
- Kapan Kurva ROC harus digunakan?
Bagaimana Anda membandingkan dua kurva ROC?
Jika membandingkan 2 atau lebih kurva ROC independen, dalam daftar drop-down y, pilih variabel uji diagnostik, dan kemudian dalam daftar drop-down faktor, pilih variabel pengelompokan. Jika membandingkan 2 atau lebih kurva ROC berpasangan/berkorelasi, dalam daftar Y, pilih variabel uji diagnostik. Klik Hitung.
Apa itu kurva ROC bagaimana bisa digunakan untuk mengevaluasi kinerja classifier?
Kurva ROC menunjukkan hubungan antara sensitivitas klinis dan spesifisitas untuk setiap kemungkinan cut-off. Kurva ROC adalah grafik dengan: sumbu x yang menunjukkan 1-spesifisitas (= fraksi positif palsu = fp/(fp+tn)) sumbu y yang menunjukkan sensitivitas (= fraksi positif sejati = tp/(tp+fn))
Ukuran kinerja mana yang akan Anda pertimbangkan untuk membandingkan model yang berbeda berdasarkan kurva ROC?
Area di bawah kurva (AUC) adalah ukuran kemampuan classifier untuk membedakan antara kelas dan digunakan sebagai ringkasan dari kurva ROC. Semakin tinggi AUC, semakin baik kinerja model dalam membedakan antara kelas positif dan negatif.
Kapan Kurva ROC harus digunakan?
Kurva ROC digunakan untuk menilai kinerja diagnostik keseluruhan tes dan membandingkan kinerja dua atau lebih tes diagnostik. Ini juga digunakan untuk memilih nilai cut-off optimal untuk menentukan ada atau tidak adanya penyakit.
