Публикации по теме 'roc-curve'


Кривые ROC и AUC: оценка эффективности модели классификации
Кривые ROC и AUC (площадь под кривой) — это две важные концепции, используемые для оценки эффективности моделей классификации. Кривые ROC обеспечивают графическое представление компромисса между истинно положительными показателями и ложноположительными показателями, а AUC обеспечивает единую числовую меру эффективности модели. Кривые ROC и AUC обычно используются в машинном обучении, статистике и других областях для оценки производительности бинарных классификаторов. Бинарный..
Почему специалисты по данным одержимы графикой
Если вы когда-нибудь заглядывали через плечо исследователя данных за работой, вы могли видеть эти графики на их компьютере: но в основном это. Поскольку они ждут завершения своих SQL-запросов. В этой статье мы объясним, что на самом деле представляет этот график. Давайте посмотрим на этот график более внимательно. Это называется кривой ROC и означает Рабочая характеристика приемника . Я знаю, что большинство людей на самом деле не знают, что это значит, но это..
Глубокое погружение в кривые ROC: от теории к практике
В этой статье мы сфокусируем увеличительное стекло на очень полезном графическом инструменте в области бинарной классификации. Но что такое кривая ROC и как ее интерпретировать? И как рассчитать AUC (площадь под кривой), числовой показатель, который обобщает информацию, содержащуюся в кривой ROC? Каковы преимущества и недостатки использования кривых ROC и AUC для оценки модели бинарной классификации? В этой статье я попытаюсь ответить на эти вопросы, начиная с теории и заканчивая..
Подробное понимание показателей AUC: в чем смысл?
Одновременное изучение альтернативных показателей для более глубокого понимания Привет! Сегодня мы углубимся в конкретную метрику, используемую для оценки эффективности модели — показатель AUC. Но прежде чем мы углубимся в подробности, задумывались ли вы когда-нибудь, почему иногда необходимы неинтуитивные оценки для оценки производительности наших моделей? Независимо от того, обрабатывает ли наша модель один класс или несколько классов, основная цель остается неизменной:..
𝐔𝐧𝐝𝐞𝐫𝐬𝐭𝐚𝐧𝐝𝐢𝐧𝐠 𝐀𝐔𝐂-𝐑𝐎𝐂 𝐂𝐮𝐫𝐯𝐞
В области машинного обучения крайне важно оценивать производительность и точность прогностических моделей. Одной из популярных оценочных метрик, используемых для этой цели, является кривая AUC-ROC. Это дает ценную информацию о том, насколько хорошо модель может различать разные классы или категории. В этом блоге мы рассмотрим кривую AUC-ROC и то, как ее можно использовать для оценки производительности моделей машинного обучения. Что такое кривая AUC-ROC? AUC означает Площадь под..
Разберитесь с проблемами классификации менее чем за 5 минут
Классификация — одна из самых известных контролируемых задач в машинном обучении, давайте попробуем быстро объяснить ее! В этой статье мы увидим: Что такое классификационная проблема? Различные типы задач классификации. Как оценить модель классификации. Как мы можем определить проблему классификации? Чтобы понять, что такое классификация, давайте используем регрессию для сравнения обоих. Чем задача классификации отличается от задачи регрессии? Оба отличаются в основном от..
Давайте узнаем о кривой ROC AUC путем прогнозирования спама
Кривые ROC AUC сравнивают TPR и FPR для разных пороговых значений классификации для классификатора. Кривые ROC AUC помогают нам выбрать лучшую модель для работы, оценивая, насколько хорошо модель различает классы. Легенда: ROC = рабочая кривая приемника AUC = площадь под кривой TPR = частота истинных положительных результатов FPR = частота ложных срабатываний Прежде чем углубляться в детали того, что все это означает, давайте построим кривую для реального примера. Пример:..