Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo:
Trial Hamming Distance
1 0.34
2 0.37
3 0.34
4 0.29
5 0.55
6 0.47
7 0.47
8 0.32
9 0.39
10 0.45
11 0.42
12 0.37
13 0.66
14 0.39
15 0.44
16 0.39
Meu ponto de confusão é que não tenho muita certeza de como fazer uma curva ROC (FPR vs. TPR OU FAR vs. FRR) a partir desses dados. Realmente não importa qual, mas estou realmente confuso sobre como proceder para calculá-lo. Qualquer ajuda seria apreciada.
mathematical-statistics
roc
classification
cross-validation
pac-learning
r
anova
survival
hazard
machine-learning
data-mining
hypothesis-testing
regression
random-variable
non-independent
normal-distribution
approximation
central-limit-theorem
interpolation
splines
distributions
kernel-smoothing
r
data-visualization
ggplot2
distributions
binomial
random-variable
poisson-distribution
simulation
kalman-filter
regression
lasso
regularization
lme4-nlme
model-selection
aic
r
mcmc
dlm
particle-filter
r
panel-data
multilevel-analysis
model-selection
entropy
graphical-model
r
distributions
quantiles
qq-plot
svm
matlab
regression
lasso
regularization
entropy
inference
r
distributions
dataset
algorithms
matrix-decomposition
regression
modeling
interaction
regularization
expected-value
exponential
gamma-distribution
mcmc
gibbs
probability
self-study
normality-assumption
naive-bayes
bayes-optimal-classifier
standard-deviation
classification
optimization
control-chart
engineering-statistics
regression
lasso
regularization
regression
references
lasso
regularization
elastic-net
r
distributions
aggregation
clustering
algorithms
regression
correlation
modeling
distributions
time-series
standard-deviation
goodness-of-fit
hypothesis-testing
statistical-significance
sample
binary-data
estimation
random-variable
interpolation
distributions
probability
chi-squared
predictor
outliers
regression
modeling
interaction
rohanbk
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Respostas:
Sugiro gráficos ROC: notas e considerações práticas para pesquisadores de Tom Fawcett, realmente uma excelente leitura. Pelo que entendi sua pergunta, você encontrará tudo o que precisa neste documento.
Edit: Inspirado por Adam Também quero recomendar meu pacote R favorito para esta tarefa: ROCR .
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Por que você quer fazer uma curva ROC? Deseja representar graficamente a curva para suas variáveis dependentes ou pretende usá-la como uma estatística de teste para avaliar a precisão de suas previsões de probabilidade (nesse caso, você está procurando a AUC [área sob a curva] )
Se você conhece R, o pacote de verificação em R tem duas funções que você achará úteis: roc.plot (), que permitirá plotar sua curva ROC, e roc.area (), que permitirá calcular AUC.
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