Введение: В мире бинарной классификации, где результаты часто сводятся к простому «Истина» или «Ложь», понимание нюансов чувствительности, специфичности, точности, полноты, оценки F1 и матрицы путаницы может стать ключом к раскрытию истинной производительности ваших моделей. Независимо от того, расшифровываете ли вы результаты медицинских тестов или оцениваете алгоритмы машинного обучения, эти показатели играют ключевую роль в оценке точности и надежности. Бинарная классификация:..

Представьте, что мы создаем детектор утконосов. Эта система делает снимки животных и определяет утконосов: Эта система представляет собой двоичную классификацию r , поскольку возвращает либо положительный, либо отрицательный результат. Допустим, мы получили следующие результаты для изображений выше: На первый взгляд эти результаты выглядят сносно, но не лучшим образом. Давайте найдем показатель, позволяющий оценить это внутреннее чувство. Одним из популярных показателей..

Иногда у нас есть набор возможных моделей, и мы хотим выбрать лучшую модель. Методы выбора модели помогают нам выбрать хорошую модель. Вот несколько примеров. Пример 1. Предположим, вы используете полином для моделирования функции регрессии. m(x) = E(Y |X = x) = β0 + β1x + · · · + βpx p Вам нужно будет выбрать порядок многочлена p . Мы можем думать об этом как о последовательности моделей M1, . . . , МП, . . . индексируется p . Пример 2: Предположим, у вас есть данные..

КЛАССИФИКАЦИЯ ФИНАНСОВЫХ ДАННЫХ О ДИСБАЛАНСЕ Метрики машинного обучения и точности при работе с набором данных о дисбалансе Прогнозирование успеха рыночной кампании Классификация является одним из краеугольных камней контролируемого машинного обучения и используется для поиска знаний в базах данных и интеллектуального анализа данных. В модели классификации алгоритм обучения выявляет основную взаимосвязь между функциями и целевыми переменными и определяет модель, которая наилучшим..

Матрица неточностей - это матрица размером N x N, используемая для оценки эффективности модели классификации, где N - количество целевых классов. Матрица сравнивает фактические целевые значения со значениями, предсказанными моделью машинного обучения . Для двоичной классификации матрица неточностей имеет размер 2 x 2, как показано ниже с 4 выходными данными: Двоичный классификатор предсказывает, что все экземпляры данных набора тестовых данных либо положительные, либо..