Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Как выбрать порог для модели классификации?

Выбор порога для модели классификации зависит от конкретной задачи. Можно перечислить следующие используемые методы:

▪️Самое простое решение — взять в качестве порогового значения 0.5. Это будет означать, что если вероятность принадлежности объекта к положительному классу выше 50%, то объект будет классифицирован как положительный.

▪️Использовать ROC-кривую (Receiver Operating Characteristic) и значение AUC (Area Under the Curve), чтобы выбрать порог, который оптимизирует соотношение между истинно положительными и ложноположительными результатами.

▪️Оптимизировать порог на основе Precision-Recall кривой. Это особенно полезно для несбалансированных наборов данных, где важен баланс между точностью (Precision) и полнотой (Recall).

▪️Рассмотреть специфические бизнес-требования и контекст задачи. Например, в задачах медицинской диагностики может быть важно минимизировать ложноотрицательные результаты, а в задачах обнаружения мошенничества — ложноположительные.

▪️Проводить тестирование на валидационной выборке, чтобы понять, как различные пороги влияют на производительность модели в условиях, близких к реальным.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/us/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/520

1.2K viewsAug 5, 2024 at 13:00

Как выбрать порог для модели классификации?

Выбор порога для модели классификации зависит от конкретной задачи. Можно перечислить следующие используемые методы:

▪️Самое простое решение — взять в качестве порогового значения 0.5. Это будет означать, что если вероятность принадлежности объекта к положительному классу выше 50%, то объект будет классифицирован как положительный.

▪️Использовать ROC-кривую (Receiver Operating Characteristic) и значение AUC (Area Under the Curve), чтобы выбрать порог, который оптимизирует соотношение между истинно положительными и ложноположительными результатами.

▪️Оптимизировать порог на основе Precision-Recall кривой. Это особенно полезно для несбалансированных наборов данных, где важен баланс между точностью (Precision) и полнотой (Recall).

▪️Рассмотреть специфические бизнес-требования и контекст задачи. Например, в задачах медицинской диагностики может быть важно минимизировать ложноотрицательные результаты, а в задачах обнаружения мошенничества — ложноположительные.

▪️Проводить тестирование на валидационной выборке, чтобы понять, как различные пороги влияют на производительность модели в условиях, близких к реальным.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований