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ベイジアン ロジスティック回帰の ROC 曲線の実装を手伝ってくれる人はいますか? DPpackageを試してみましたが、それは私ですか、それともうまくいきません。

ROC 曲線を使用して比較したい 2 つのモデルを以下に示します。

bayes_mod=MCMClogit(Default ~ ACTIVITY + CIF + MAN + STA + PIA + COL + CurrLiq + DebtCov + GDPgr, data=mydata, burnin=500000,mcmc=10000, tune=0.6,b0=coef(mylogit.reduced),B0=information2, subset=c(-1772,-2064,-655))


bayes_mod1=MCMClogit(Default ~ ACTIVITY + CIF + MAN + STA + PIA + COL + CurrLiq + DebtCov + GDPgr, data=mydata, burnin=500000,mcmc=10000,tune=0.6,subset=c(-1772,-2064,-655))

Default ~ ACTIVITY + CIF + MAN + STA + PIA + COL + CurrLiq + DebtCov + GDPgr私の議論はどこにありますか。mydata はデータベースです。mylogit.reduced は、ベイジアンの前に推定されたロジスティック回帰でB0あり、共分散行列でありsubset=c、除外された観測値です。

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私はこのパッケージを知りませんが、おそらく予測機能を提供します（実際には機能しますが、この機能のドキュメントが見つからないため、MCMClogit モデルで機能するかどうかはわかりません）。その後、pROC などの ROC 関数に渡すことができます。

library(pROC)
predictions <- predict(mydata, newdata=mytestdata)
roc(mytestdata$Default, predictions)
于 2013-12-29T14:41:22.030 に答える