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Saiba o que são e como usar esses conceitos para avaliar a acurácia de testes e modelos preditivos em saúde. Veja exemplos, ilustrações e dicas para escolher o valor de corte ideal.
23 de jul. de 2023 · Aprenda a criar e interpretar uma curva ROC, um gráfico que mostra a sensibilidade e a especificidade de um modelo de regressão logística. Veja exemplos, recursos adicionais e como calcular a AUC para comparar modelos.
A Curva Característica de Operação do Receptor (Curva COR), ou, do inglês, Receiver Operating Characteristic Curve (ROC curve), ou, simplesmente, curva ROC, é uma representação gráfica que ilustra o desempenho (ou performance) de um sistema classificador binário à medida que o seu limiar de discriminação varia.
26 de out. de 2018 · As curvas AUC e ROC estão entre as métricas mais utilizadas para a avaliação de um modelo de Machine Learning. A curva AUC é derivada da curva ROC, então vamos inicialmente entender a...
- Vinícius Rodrigues
Há uma série de estimadores estatísticos que são empregados na análise do desempenho de modelos classificatórios, e um dos mais utilizados é a curva ROC (receiver operating characteristic), que consiste em uma representação gráfica da performance de um modelo de dados quantitativos segundo sua taxa de sensibilidade (fração dos ...
- Tatiana Cristina Figueira Polo, Hélio Amante Miot
- 2020
3 de mai. de 2020 · A curva ROC significa o ajustamento entre a FPR (especificidade) e a TRP (sensibilidade). O classificador no canto superior esquerdo especifica que o desempenho é melhor. Como padrão, receberá pontos de um classificador aleatório entre a diagonal.
Há uma série de estimadores estatísticos que são empregados na análise do desempenho de modelos classificatórios, e um dos mais utilizados é a curva ROC (receiver operating characteristic), que consiste em uma representação gráfica da performance de um modelo de dados quantitativos segundo sua taxa de sensibilidade (fração dos verdadeiros positi...
