{"id":1584,"date":"2023-07-25T18:29:30","date_gmt":"2023-07-25T18:29:30","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/nein-in-r\/"},"modified":"2023-07-25T18:29:30","modified_gmt":"2023-07-25T18:29:30","slug":"nein-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/nein-in-r\/","title":{"rendered":"So berechnen sie die auc (fl\u00e4che unter der kurve) in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Die logistische Regression<\/a> ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist. Um zu bewerten, wie gut ein logistisches Regressionsmodell zu einem Datensatz passt, k\u00f6nnen wir uns die folgenden zwei Metriken ansehen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sensitivit\u00e4t:<\/strong> Wahrscheinlichkeit, dass das Modell ein positives Ergebnis f\u00fcr eine Beobachtung vorhersagt, obwohl das Ergebnis tats\u00e4chlich positiv ist. Dies wird auch als \u201eTrue-Positive-Rate\u201c bezeichnet.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Spezifit\u00e4t:<\/strong> Die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell ein negatives Ergebnis f\u00fcr eine Beobachtung vorhersagt, obwohl das Ergebnis tats\u00e4chlich negativ ist. Dies wird auch als \u201eechte Negativrate\u201c bezeichnet.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine M\u00f6glichkeit, diese beiden Messungen zu visualisieren, besteht darin, eine <strong>ROC-Kurve<\/strong> zu erstellen, die f\u00fcr \u201eReceiver Operating Characteristic\u201c-Kurve steht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies ist ein Diagramm, das die Sensitivit\u00e4t entlang der y-Achse und (1 \u2013 Spezifit\u00e4t) entlang der x-Achse anzeigt. Eine M\u00f6glichkeit, die Wirksamkeit des logistischen Regressionsmodells bei der Klassifizierung von Daten zu quantifizieren, ist die Berechnung <strong>der AUC<\/strong> , die f\u00fcr \u201eFl\u00e4che unter der Kurve\u201c steht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Je n\u00e4her die AUC bei 1 liegt, desto besser ist das Modell.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiel zeigt, wie die AUC f\u00fcr ein logistisches Regressionsmodell in R berechnet wird.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Daten laden<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zuerst laden wir den <strong>Standarddatensatz<\/strong> aus dem <strong>ISLR-<\/strong> Paket, der Informationen dar\u00fcber enth\u00e4lt, ob verschiedene Personen mit einem Kredit in Verzug geraten sind oder nicht.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load dataset\n<\/span>data &lt;- ISLR::Default\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six rows of dataset\n<\/span>head(data)\n\n  default student balance income\n1 No No 729.5265 44361.625\n2 No Yes 817.1804 12106.135\n3 No No 1073.5492 31767.139\n4 No No 529.2506 35704.494\n5 No No 785.6559 38463.496\n6 No Yes 919.5885 7491.559\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Passen Sie das logistische Regressionsmodell an<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als N\u00e4chstes passen wir ein logistisches Regressionsmodell an, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass eine Person zahlungsunf\u00e4hig wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible\n<\/span>set. <span style=\"color: #3366ff;\">seeds<\/span> (1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#Use 70% of dataset as training set and remaining 30% as testing set\n<\/span>sample &lt;- sample(c(TRUE, FALSE), nrow(data), replace= <span style=\"color: #008000;\">TRUE<\/span> , prob=c(0.7,0.3))\ntrain &lt;- data[sample, ]\ntest &lt;- data[!sample, ] \n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit logistic regression model\n<\/span>model &lt;- glm(default~student+balance+income, family=\" <span style=\"color: #008000;\">binomial<\/span> \", data=train)<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Berechnen Sie die Modell-AUC<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes verwenden wir die Funktion <strong>auc()<\/strong> aus dem <strong>pROC-<\/strong> Paket, um die AUC des Modells zu berechnen. Diese Funktion verwendet die folgende Syntax:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">keine(Antwort, vorhergesagt)<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So verwenden Sie diese Funktion in unserem Beispiel:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#calculate probability of default for each individual in test dataset\n<\/span>predicted &lt;- predict(model, test, type=\" <span style=\"color: #008000;\">response<\/span> \")\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate AUC\n<\/span><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (pROC)\nauc(test$default, predicted)\n\nSetting levels: control = No, case = Yes\nSetting direction: controls &lt; boxes\nArea under the curve: 0.9437\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die AUC des Modells betr\u00e4gt <strong>0,9437<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da dieser Wert nahe bei 1 liegt, deutet dies darauf hin, dass das Modell sehr gut vorhersagen kann, ob eine Person mit ihrem Kredit in Verzug ger\u00e4t oder nicht.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die logistische Regression ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist. Um zu bewerten, wie gut ein logistisches Regressionsmodell zu einem Datensatz passt, k\u00f6nnen wir uns die folgenden zwei Metriken ansehen: Sensitivit\u00e4t: Wahrscheinlichkeit, dass das Modell ein positives Ergebnis f\u00fcr eine Beobachtung vorhersagt, obwohl das Ergebnis tats\u00e4chlich [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>So berechnen Sie die AUC (Fl\u00e4che unter der Kurve) in der R-Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In diesem Tutorial wird die Berechnung der AUC (Fl\u00e4che unter der Kurve) in R erl\u00e4utert, einschlie\u00dflich eines Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiels.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/nein-in-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"So berechnen Sie die AUC (Fl\u00e4che unter der Kurve) in der R-Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In diesem Tutorial wird die Berechnung der AUC (Fl\u00e4che unter der Kurve) in R erl\u00e4utert, einschlie\u00dflich eines Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiels.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/nein-in-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-25T18:29:30+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/nein-in-r\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/nein-in-r\/\",\"name\":\"So berechnen Sie die AUC (Fl\u00e4che unter der Kurve) in der R-Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-25T18:29:30+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-25T18:29:30+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"In diesem Tutorial wird die Berechnung der AUC (Fl\u00e4che unter der Kurve) in R erl\u00e4utert, einschlie\u00dflich eines Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiels.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/nein-in-r\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/nein-in-r\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/nein-in-r\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"So berechnen sie die auc (fl\u00e4che unter der kurve) in r\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Ihr Leitfaden f\u00fcr statistische Kompetenz !\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\",\"name\":\"Dr. Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr. Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Hallo, ich bin Benjamin, ein pensionierter Statistikprofessor, der sich zum engagierten Statorials-Lehrer entwickelt hat. 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