как построить Roc кривую для регрессионной модели?
Математика и статистика,
Глубокое и машинное обучение(ИИ),
Биология,
Системы связи,
Встраиваемые системы,
Изображения и видео,
Автоматизация испытаний,
Робототехника и беспилотники,
ПЛИС и СнК,
Радиолокация,
Системы управления,
Финансы,
Цифровая обработка сигналов,
Электропривод и силовая электроника
15.07.2020
Добрый день!
Подскажите, пожалуйста, методику как построить Roc кривую для регрессионной модели через вероятность?
Логистическая регрессия не подходит
Задача состоит в сравнении эффективности одной из методик прогноза наработки до отказа.
Одна модель регрессионная: aixi1+bixi2+...+cixim=yi, i=1...n
n-количество наблюдений, m - признаков
Есть yfact -наработка до отказа фактическая и ypredict - наработка до отказа предсказанная в часах, то есть это не 0 или 1.
Вторая модель вероятностная, определяем P- вероятность отказа для каждого наблюдения(Ppredict) и известен факт был отказ или нет. Для вероятностной модели понятно как строить Roc кривую. Для регресионной модели нужно 0 или 1, вопрос как это сделать ?
Спасибо!
Ближайшие события
14 декабря вторник
10:00 Онлайн
Ответы