roc 예제

Hi Jason, 이 예제에서는 항상 API를 사용하므로 모든 API가 계산된 함수를 사용합니다. 그러나 방정식을 사용하는 방법을 이해하지 못합니다. 세 가지 예는 다음과 같습니다 : 실제로 scikit은 행에 대한 각 클래스의 확률을 예측하는 “predict_proba()”를 배우고 1까지 합산합니다. 이진 분류 의 경우, 예가 음수및 양수일 확률을 예측하고 2번째 열은 예제의 확률이 양수 클래스에 속하는 정도를 보여줍니다. 우리는 단지 긍정적 인 확률을 전달할 때, ROC는 다른 임계 값에 평가하고 주어진 확률 > 임계 값 (예 : 0.5)을 확인, 그렇지 않으면 음수 클래스에 속하는 긍정적 인 클래스에 속한다. 마찬가지로 서로 다른 임계값을 평가하고 roc_auc 점수를 부여합니다. 예를 들어, 기본값은 임계값을 0.5로 사용하는 것일 수 있는데, 이는 [0.0, 0.49]의 확률이 음수 결과(0)이고 [0.5, 1.0]의 확률이 양수 결과(1)임을 의미합니다. 안녕하세요, 제이슨, 코드의이 부분 의 상단에, 당신은 언급 “작은 테스트 문제에 대한 로지스틱 회귀 모델에 대한 ROC 곡선과 AUC를 계산하는 완전한 예는 아래에 나열되어 있습니다”. KNN은 `물류 회귀`로 간주되는가? 나는 조금 혼란스럽다. 도 3은 표 1에 나와 있는 18개의 엔티티(7개의 활성, 11개의 미끼)의 예시 테스트 세트의 ROC 곡선을 그들의 점수의 오름차순으로 도시한다. 작은 테스트 세트의 경우 ROC 곡선은 실제로 스테핑 함수입니다. 기사 주셔서 감사합니다! 당신은 항상 내가 다른 곳에서 답을 찾는 데 문제가 기사를 썼다.

이것은 멋진 요약입니다! 빠른 질문 – FP 대 FN 비용을 설명하는 예로 `스모그 시스템`을 사용했을 때, 높은 FP보다 높은 FN에 대한 우려가 더 많다는 것을 의미했습니까? 내가 당신이 무슨 뜻인지 얻지 못했다면 저를 수정하십시오. 예를 들어, 스모그 예측 시스템에서는 낮은 거짓 긍정보다 거짓 부정이 낮을수록 훨씬 더 걱정할 수 있습니다. 거짓 부정은 사실 예방 조치를 취할 수없는 대중의 건강 문제로 이어지는 스모그 날에 대해 경고하지 않는 것을 의미합니다. 거짓 긍정은 대중이 필요하지 않을 때 예방 조치를 취할 것을 의미합니다. 작은 테스트 문제에 대한 kNN 모델에 대한 ROC 곡선 및 AUC를 계산하는 전체 예는 다음과 같습니다. 그 이유는 일반적으로 클래스 0 예제가 많으면 클래스 0을 올바르게 예측하는 모델의 기술(예: 높은 참 네거티브)에 대한 관심이 적다는 것을 의미합니다. 이 임계값은 특정 문제에 대한 모델의 동작을 조정하도록 조정할 수 있습니다. 예를 들어 하나 이상의 오류 유형을 줄이는 것이 있습니다. 예를 들어 참 긍정이었던 예제 수 등 개수입니다.

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