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#1668 new defect
Utilidades para modelos probit y logit
| Reported by: | Pedro Gea | Owned by: | Pedro Gea |
|---|---|---|---|
| Priority: | high | Milestone: | Mantainance |
| Component: | Math | Version: | 3.1 |
| Severity: | major | Keywords: | |
| Cc: |
Description
Se solicita la creación de nuevas funciones para la diagnosis y explotación de modelos probit y logit.
Change History (9)
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Nota sobre la función: ROC.AUC_Mode
En el cálculo del área bajo la curva ROC (AUC) es necesario ordenar
los valores reales (actual) según su predicción (prediction).
Sin embargo en el caso de igual predicción, la ordenación de los 0 y 1
puede ser variada.
En la función ROC.AUC_Mode recogemos tres opciones
- mode>0: Preceden los 0 a los 1. AUC Superior
- mode<0: Preceden los 1 a los 0. AUC Inferior
- mode==0: AUC Medio (por defecto)
La curva ROC de un modelo no es una línea continua, sino un conjunto
finito de puntos.
Los tres modos presentados tienen una relación directa con el tipo
de interpolación que se haga entre ellos:
- AUC Superior: (x1, y1) ... (xI, y2) ... (x2, y2)
- AUC Inferior: (x1, y1) ... (xI, y1) ... (x2, y2)
- AUC Medio: (x1, y1) ... (xI, y1*f1+y2*f2) ... (x2, y2) donde: f1 = (xI-x1)/(x2-x1) y f2 = (x2-xI)/(x2-x1)
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Nota sobre la función: ROC.Report
La función ROC.Report nos permite obtener la tabla de un informe ROC obtenido sobre un determinado número de puntos de corte (divisions) y un modo, entre los que disponemos:
"": Directo: usa la ordenación de los datos tal y como llegan."/": Inverso': usa la ordenación inversa a como llegan de los datos."*": Medio: usa una ordenación media equivalente al promedio de las anteriores."+": Máximo: usa la ordenación que maximiza el área de la curva ROC."-": Mínimo: usa la ordenación que minimiza el área de la curva ROC.
Matrix ROC.Report(Anything actual, Anything prediction, Set fields, Real divisions, Text mode)
(In [5723]) Refs #1668
Se cambia la localización de algunos archivos.