Integrated discrimination improvementとその修正指標について


林 賢一 (慶應義塾大学)
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大阪大学 数理・データ科学セミナー データ科学セミナーシリーズ 第29回
Integrated discrimination improvementとその修正指標について

林 賢一 (慶應義塾大学)

統計モデルの予測力を比較・評価することは,重要な問題である.本研究では,その評価指標であるintegrated discrimination improvement(IDI)の問題点を指摘し,その修正を試みる.応答が二値の回帰モデルに対し,それらの比較にはROC曲線下側面積(AUC)の差分が用いられてきた.しかし,検出力や解釈の観点からの批判があり,これに代わる量としてIDIが提案された(Pencina et al., 2008).IDIは汎く利用される一方で,追加した説明変数による予測力の改善を過剰に評価する問題を孕む.本研究では,このIDIをべき変換により修正し,新たな指標として提案する.提案指標はFisher一致性をもち,Hilden and Gerds (2014)の指摘する問題が解消されることを示す.数値例などは,当日報告する予定である.

講 師:
林 賢一 (慶應義塾大学)
テーマ:
Integrated discrimination improvementとその修正指標について
日 時:
2017年11月21日(火)14:40-16:10
場 所:
大阪大学(豊中キャンパス) 大学院基礎工学研究科 I204演習(セミナー)室
参加費:
無料
アクセス:
会場までのアクセスは下記URLをご参照ください。
http://www.es.osaka-u.ac.jp/ja/access.html
お問い合せ:
本ウェブサイトの「お問い合せ」のページをご参照ください。