적중률을 계산하려면 먼저 모델 예측 점수가 이 임계값보다 크거나 같은 샘플을 양수로, 이 임계값보다 작은 샘플을 반례로 간주하는 임계값을 설정해야 합니다. 그런 다음 실제 라벨과 예측 라벨의 비교 결과에 따르면 통계 예측이 양성병례인 샘플 수를 양성병례로 예측된 총 샘플 수로 나누면 적중률을 얻을 수 있다.
예를 들어, 임계값이 0.5 로 설정되어 있고 100 개의 샘플이 양성으로 예측되고 그 중 80 개가 실제로 양성인 경우 적중률은 80% 입니다.
적중률은 샘플 예측 효과의 한 측면일 뿐 평가 지표로는 단독으로 사용할 수 없다는 점에 유의해야 한다. 실제 응용 프로그램에서는 정확도, 리콜률, F 1 값 등의 기타 지표를 결합하여 모델의 성능을 종합적으로 평가할 수 있습니다.
결론적으로, logistic 회귀 모델의 ks 곡선에서 적중률을 계산할 때, 양성 환자의 샘플 중 양성 환자의 비율을 통계적으로 예측하는 임계값을 설정해야 한다. 모형 평가에서는 다른 지표와 결합하여 종합 평가가 필요하다.