Компьютерное программирование

Какая IDE наиболее широко используется в индустрии разработки программного обеспечения?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 1314


Can Artuc ведущий разработчик программного обеспечения для больших данных в Ericsson   
@ | Обновлено Right Now


Давайте сначала посмотрим на некоторые примеры кривых.

РПЦ Кривая

Кривая точного отзыва

Таким образом, вы берете все свои оценки прогноза и:

  • для ROC мы наносим на график истинно положительные значения (TPR) и ложно положительные значения (FPR) для всех пороговых значений
  • для кривой Precision-Recall мы строим Precision (PPV) и Recall (это также TPR) для всех возможных порогов.

Я думаю, что интуитивное различие между кривыми можно понять, если взглянуть на AUC (площадь под кривой) для них обоих.

Разница и когда его использовать:

Разница в том, что ROC AUC смотрит на истинно положительный показатель TPR и ложноположительный показатель FPR, в то время как PR AUC смотрит на положительное прогнозное значение PPV и истинно положительный показатель TPR для каждого порога.

Поэтому, если вы больше заботитесь о позитивном классе, то лучше использовать PR AUC , который более чувствителен к улучшениям для позитивного класса. Одним из распространенных сценариев является сильно несбалансированный набор данных, где доля положительного класса, которую мы хотим найти, мала. Помните, что мы не заботимся о ложной положительной оценке здесь.

Если вы в равной степени заботитесь о положительном и отрицательном классе или ваш набор данных достаточно сбалансирован, то переход на ROC AUC - хорошая идея. Конечно, если ваш набор данных несбалансирован, но вы одинаково заботитесь об обоих классах, используя ROC AUC все еще можно, но помните, что вы рассчитываете.

Подробнее о метриках:

| |



Онлайн-курс
«Машинное обучение для людей»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.