拟合二元 Logistic 模型的接受者抽检特征 (ROC) 曲线

ROC 曲线在 y 轴上绘制真阳率 (TPR),也称为功效。ROC 曲线在 x 轴上绘制假阳率 (FPR),也称为 1 类错误。ROC 曲线下面积指示二元模型是否为良好的分类器。

解释

ROC 曲线下面积的值范围是 0.5 到 1。当二元模型可以完美地分隔类时,曲线下面积为 1。当二元模型不能比随机分配更好地分隔类时,曲线下面积为 0.5。

不使用单独的检验集时,Minitab 会使用数据集创建 ROC 曲线。

在本示例中,检验曲线下面积为 0.9405。

使用一个检验集,Minitab 可创建两条 ROC 曲线。一条曲线用于训练数据,另一条用于检验数据。检验结果指示模型是否可以充分预测新观测值的响应值,或是否可以正确汇总响应变量和预测变量之间的关系。训练结果通常比实际情况更理想,仅供参考。

在本示例中,训练曲线和检验曲线彼此相似。检验曲线下面积为 0.8882。

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