Публикации по теме 'calibration'


Применение методов калибровки для улучшения вероятностных прогнозов в моделях машинного обучения
Калибровка является важным шагом во многих приложениях машинного обучения, чтобы гарантировать, что предсказанные вероятности классификатора точно отражают истинную вероятность каждого класса. На практике некоторые классификаторы, такие как машины опорных векторов и деревья решений, дают плохо откалиброванные оценки вероятности. Эти неверно откалиброванные вероятности могут отрицательно сказаться на производительности систем принятия решений, приводя к субоптимальным результатам, особенно в..
Методы калибровки в глубоких нейронных сетях
Введение Было показано, что классификаторы глубоких нейронных сетей неправильно откалиброваны [1], т. е. их вероятности предсказания не являются надежными оценками достоверности. Например, если нейронная сеть классифицирует изображение как «собаку» с вероятностью p , p нельзя интерпретировать как достоверность предсказанного сетью класса для изображения. Кроме того, классификаторы нейронных сетей часто слишком самоуверенны в своих прогнозах [1]. Классификатор калиброванной нейронной..
Калибровка камеры с использованием OpenCV
Ubuntu, ROS и беспилотные автомобили ** Предупреждение! Результаты в низком разрешении! Цели Получите искаженные изображения шахматной доски Напишите код Исправьте искаженные изображения Предпосылки Камера Код ВС Распечатанное изображение шахматной доски Получите искаженные изображения шахматной доски Сделайте несколько снимков шахматной доски с разных точек зрения с помощью камеры. Я сделал 10 снимков и поместил их в файл с именем camera_cal . Напишите..
Как сохранить модель бета-калибровки (betacal) в Python
Эта статья изначально была размещена на моем личном веб-сайте . Я искал документацию на отличный пакет betacal и гуглил, но не нашел. Большинство основных библиотек машинного обучения (tensorflow, pytorch и т. д.) имеют встроенный способ сохранения модели. Я решил сделать краткое руководство о том, как это сделать, потому что в настоящее время нет встроенного способа сделать это в пакете betacal. Решение? Pickle: способ сохранять и восстанавливать объекты Python. ВНИМАНИЕ:..
Что такое калибровка вероятности и как ее легко сделать?
Откалибруйте свою модель и получите более надежные прогнозы! Калибровка вероятности — это процесс калибровки модели для получения фактической вероятности события. Это необходимо, когда нам нужен шанс конкретного события, а не просто его классификация! Представьте, что у вас есть две модели, чтобы предсказать, является ли электронное письмо спамом, модель A и модель B. Обе модели имеют точность 0,8. И действительно, из каждых 100 электронных писем обе модели неправильно маркировали..
Как работает калибровка вероятности
Калибровка вероятности – это процесс калибровки модели машинного обучения для получения истинной вероятности события. Это необходимо, когда нам нужна вероятность рассматриваемого события, а не его классификация. Представьте, что у вас есть две модели для прогнозирования дождливых дней, модель A и модель B. Обе модели имеют точность 0,8. И действительно, на каждые 10 дождливых дней оба ошибочно указали два дня. Но если мы посмотрим на вероятность, связанную с каждым прогнозом, мы..
Основы калибровки вероятностей (с кодом)
В последнем посте я описал схему работы метрики AUC. Если вы еще не прочитали сообщение, вот ссылка ( ссылка ). Чтобы сделать краткий обзор, я подробно обсудил использование AUC в качестве метрики для выбора модели и быстро рассмотрел некоторые ошибки при этом. В этом посте я подробно остановлюсь на той же теме и выделю концепцию калибровки вероятностей. Следует помнить, что калибровка вероятности полезна только тогда, когда нас интересуют вероятности . Один из таких случаев может..