He construido el modelo de regresión logística y los resultados tienen una buena precisión, pero tengo una pregunta.
Digamos que el valor de la probabilidad predicha es de 0,86. Y la precisión total en la matriz de clasificación del modelo fue del 94%. ¿Cómo puedo interpretar esto correctamente?
¿Puedo decir que con una precisión del 94% la probabilidad de un evento es de 0,86? Si no es así, ¿cómo puedo describirlo correctamente?
Ignora completamente la tabla de clasificación. El propósito de la regresión logística es estimar las probabilidades de los eventos. Puede interpretar la discriminación predictiva del modelo utilizando, por ejemplo, el $c$ -índice (probabilidad de concordancia; área bajo la curva ROC). También hay que considerar una curva de calibración. Se ha escrito mucho sobre esto en stackexchange. La concordancia es la probabilidad de que, de un par de observaciones elegidas al azar, una con y otra sin el suceso, la que tiene el suceso tenga la mayor probabilidad predicha del mismo.
0,95 "es la probabilidad de que, de un par de observaciones elegidas al azar, una con y otra sin el suceso, la que tiene el suceso tenga la mayor probabilidad predicha del mismo".
Entonces, ¿he entendido bien que si AUC=0,32 es la probabilidad de que, de un par de observaciones elegidas al azar, una con y otra sin el suceso, la que no tiene el suceso tenga la mayor probabilidad prevista de que el suceso no ocurra?
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