Análisis ROC

El análisis de curvas de características operativas del receptor (ROC) es una forma útil de evaluar la precisión de las predicciones del modelo. Evalúa trazando la sensibilidad frente a (1-especificidad) de una prueba de clasificación (ya que el umbral varía sobre un rango entero de resultados de la prueba de diagnóstico). El área completa bajo una curva ROC, o AUC, formula un estadístico importante que representa la probabilidad de que la predicción esté en el orden correcto cuando se observa una variable de prueba (para un sujeto que se selecciona aleatoriamente del grupo de casos, y el otro se selecciona aleatoriamente del grupo de control). El Análisis ROC admite la inferencia en relación con una sola AUC, curvas de precisión/exhaustividad (PR), y proporciona opciones para comparar dos curvas ROC que se generan de grupos independientes o sujetos emparejados.

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