Как интерпретировать и когда использовать кривые рабочих характеристик приемника Кривые ROC являются важными помощниками в оценке и настройке классификационных моделей. Но некоторым из нас их может быть очень сложно понять. Я перечислю все причины, по которым эти кривые трудно понять новичкам, и одну за другой раскрою их тайну. Если вы безуспешно пытались интерпретировать кривые ROC ранее, эта статья поможет вам окончательно понять их. Если вы не знакомы с матрицей путаницы,..

В машинном обучении матрица путаницы часто используется для оценки эффекта модели классификации. В матрице путаницы есть несколько индикаторов оценки. Эти показатели оценки могут оценить плюсы и минусы результатов классификации с разных точек зрения. Следующее содержание детализировано с помощью простого теоретического обзора и представления примеров и объясняет метрики оценки матриц путаницы в моделях классификации и их использование. 1. Основная концепция матрицы путаницы Для модели..

Представьте, что у вас есть хрустальный шар, который может предсказывать будущее с невероятной точностью. Звучит потрясающе, правда? Но как узнать, так ли хорош ваш хрустальный шар, как он утверждает? Вот где появляется кривая ROC. Введение Площадь под кривой (AUC) кривой рабочей характеристики приемника (ROC) — это широко используемый показатель оценки в машинном обучении и статистическом моделировании. Но AUC-ROC — это больше, чем просто причудливая аббревиатура — это мощный..

Вступление Очень распространенная задача в машинном обучении - оценка моделей. Оценка модели - это процесс, в котором кто-то пытается присвоить модели номер, относящийся к некоторым данным. Это число называется метрикой, и его можно построить разными способами. Обычно более высокие значения метрик указывают на более эффективные модели, но то, как мы анализируем это число и как мы применяем каждый вид метрики, может иметь огромное влияние на процесс построения модели машинного..