Beoordeel de discriminatie
3 belangrijke vragen over Beoordeel de discriminatie
Wat wordt bedoeld met de discriminatie van een model?
Hoe goed maakt de risicoscore uit model het onderscheid tussen personen die het event wel en niet krijgen?
Wat hebben sensitiviteit en specificiteit voor rol bij de discriminatie van het model?
Accuratesse van het model: wanneer iemand uit het sample een event krijgt, zou zijn risicoscore hoger moeten zijn dan van iemand die het event niet krijgt.
Op welke manier kan de accuratesse van het model worden uitgebeeld en hoe wat is de uitleg hiervan?
ROC curve.
AUC = bijv. 83%. Dit betekent dat in 83% van de gevallen iemand die een event krijgt ook werkelijk een hogere risicoscore heeft dan iemand die geen event krijgt.
AUC = bijv. 83%. Dit betekent dat in 83% van de gevallen iemand die een event krijgt ook werkelijk een hogere risicoscore heeft dan iemand die geen event krijgt.
De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:
- Een unieke studie- en oefentool
- Nooit meer iets twee keer studeren
- Haal de cijfers waar je op hoopt
- 100% zeker alles onthouden
Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.
