用logit估计ROC曲线下面积

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用logistic回归模型估计ROC曲线下面积，是否会存在这样一个问题：纳入模型中的变量越多，AUC越大？有没有这样一个可能，模型中的变量很多（假设样本量足够大，不考虑变量选择的问题），AUC逐渐接近了1？
问这个问题，是以为想到了“在一般线性回归中，如果模型中变量越多，r-square逐渐接近1”。
THX~

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关键词：logit ROC曲线 ROC Log Logistic回归模型 曲线

这得log(p/1-p)最终得到的结果p等于0或者p=1，这是不可能的

hamsik11 发表于 2013-2-22 22:19
这得log(p/1-p)最终得到的结果p等于0或者p=1，这是不可能的

对，预测出来的p肯定不可能为0或者1.
但是有没有可能接近0或者1呢？比如大多数的预测值p在0~0.1,0.9~1.0之间？
另外，是不是模型中的变量越多，AUC就越大？