R: пакет pROC: ввод данных в виде частоты попаданий и ложных срабатываний? - PullRequest
Новая
       43

R: пакет pROC: ввод данных в виде частоты попаданий и ложных срабатываний?

2 голосов
/ 09 марта 2019

В: Есть ли способ импортировать данные в виде частоты попаданий и частоты ложных тревог в объект roc с пакетом pROC R?

Предпосылки: В когнитивной психологии мы используем термин «частота попаданий», который эквивалентен «Чувствительности» и «коэффициент ложных тревог», который эквивалентен 1-специфичности. Распространенной задачей является проверка памяти распознавания. Например, участник сначала изучает список слов (который мы назовем «цели»). Позже они проходят тестирование, в котором они просматривают ряд слов, некоторые из которых являются целями, которые были в предыдущем списке, а некоторые являются «приманками», которых не было в предыдущем списке. За каждое слово участник отвечает ДА ​​(я изучал это слово раньше) или НЕТ (я не изучал это слово раньше), а затем они также дают оценку достоверности (например, от 50% уверенности [только угадывание] до 100%). уверенность [абсолютно уверен]).

Коэффициент совпадений - это доля целевых слов, на которые участник правильно ответил ДА. Частота ложных срабатываний - это доля слов приманки, на которые участник неверно ответил ДА. Рассчитав совокупную частоту попаданий и частоту ложных тревог на нескольких уровнях достоверности (так называемые «корзины»), мы можем построить эмпирическую кривую ROC с частотой ложных тревог на оси x и частотой попаданий на оси y.

Итак, предположим, у меня есть данные памяти распознавания в виде совокупной частоты попаданий и частоты ложных тревог по 5 бинам достоверности. Например: Частота ложных срабатываний: .05, .11, .20, .28, .45 Рейтинг меткости: .45, .52, .57, .59, .62

Я хотел бы получить эти данные в объект roc с помощью пакета pROC, чтобы я мог подогнать кривую и вычислить частичный AUC. Есть какой-либо способ сделать это? Спасибо, ~ Джейсон Финли

1 Ответ

2 голосов
/ 09 марта 2019

Есть ли способ сделать это?

Краткий ответ: №

Длинный ответ:

  1. Невозможно построить кривую ROC из матрицы путаницы ,Хотя это может быть возможно, если у вас есть все матрицы путаницы, это явно не ваш случай.Любая кривая, которую вы строите таким образом, не является кривой ROC.
  2. Даже если вы смогли построить кривую ROC и рассчитать AUC, используя точку 1 выше, все дополнительные функции, такие как оценка ошибки (дисперсия, CI), сглаживание и т. д. требуют полных, не суммированных данных.
...