Jadi, saya memiliki 16 percobaan di mana saya mencoba untuk mengotentikasi seseorang dari sifat biometrik menggunakan Hamming Distance. Ambang batas saya diatur ke 3.5. Data saya di bawah dan hanya percobaan 1 yang Benar-Benar Positif:
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
Titik kebingungan saya adalah bahwa saya benar-benar tidak yakin tentang cara membuat kurva ROC (FPR vs TPR ATAU JAUH vs FRR) dari data ini. Tidak masalah yang mana, tapi saya hanya bingung bagaimana cara menghitungnya. Bantuan apa pun akan dihargai.
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
sumber
sumber
Jawaban:
Saya menyarankan Grafik ROC: Catatan dan Pertimbangan Praktis untuk Peneliti oleh Tom Fawcett, benar-benar bacaan yang sangat bagus. Sejauh yang saya mengerti pertanyaan Anda, Anda akan menemukan semua yang Anda butuhkan dalam makalah ini.
Sunting: Terinspirasi oleh Adam Saya juga ingin merekomendasikan paket-R favorit saya untuk tugas ini: ROCR .
sumber
Mengapa Anda ingin membuat kurva ROC? Apakah Anda ingin membuat grafik kurva untuk variabel dependen Anda, atau Anda ingin menggunakannya sebagai statistik uji untuk mengukur akurasi prediksi probabilitas Anda (dalam hal ini Anda sedang mencari AUC [area di bawah kurva] ).
Jika Anda terbiasa dengan R, paket verifikasi di R memiliki dua fungsi yang berguna bagi Anda: roc.plot (), yang memungkinkan Anda untuk memplot kurva ROC Anda, dan roc.area () yang memungkinkan Anda menghitung AUC.
sumber