В каких случаях вы будете применять ROC-кривую для оценки модели?
ROC-кривая (receiver operating characteristics curve) базируется на следующих метриках: ◽TPR (true positive rate) — доля положительных объектов, правильно предсказанных положительными; ▪️FPR (false positive rate) — доля отрицательных объектов, неправильно предсказанных положительными.
Именно в осях TPR/FPR и строится кривая. Эти метрики зависят от порога. Порогом мы называем значение, при котором по выходу модели решаем, к какому классу отнести объект. Так, выбор порога позволяет нам регулировать ошибки на объектах обоих классов. Его изменение позволяет увидеть, как меняются значения TPR и FPR, что и отражается на ROC-кривой.
Известно, что чем лучше модель разделяет два класса, тем больше площадь (area under curve) под ROC-кривой. Мы можем использовать эту площадь в качестве метрики и называть её AUC.
В каких случаях лучше отдать предпочтение этой метрике? Допустим, у нас есть клиент — сотовый оператор, который хочет знать, будет ли клиент пользоваться его услугами через месяц. При этом компании интересно упорядочить клиентов по вероятности прекращения обслуживания. Именно в таких задачах, где нам важна не метка сама по себе, а правильный порядок на объектах, имеет смысл применять AUC. Кроме того, метрика полезна в условиях несбалансированных классов или когда стоимость разных типов ошибок различна.
В каких случаях вы будете применять ROC-кривую для оценки модели?
ROC-кривая (receiver operating characteristics curve) базируется на следующих метриках: ◽TPR (true positive rate) — доля положительных объектов, правильно предсказанных положительными; ▪️FPR (false positive rate) — доля отрицательных объектов, неправильно предсказанных положительными.
Именно в осях TPR/FPR и строится кривая. Эти метрики зависят от порога. Порогом мы называем значение, при котором по выходу модели решаем, к какому классу отнести объект. Так, выбор порога позволяет нам регулировать ошибки на объектах обоих классов. Его изменение позволяет увидеть, как меняются значения TPR и FPR, что и отражается на ROC-кривой.
Известно, что чем лучше модель разделяет два класса, тем больше площадь (area under curve) под ROC-кривой. Мы можем использовать эту площадь в качестве метрики и называть её AUC.
В каких случаях лучше отдать предпочтение этой метрике? Допустим, у нас есть клиент — сотовый оператор, который хочет знать, будет ли клиент пользоваться его услугами через месяц. При этом компании интересно упорядочить клиентов по вероятности прекращения обслуживания. Именно в таких задачах, где нам важна не метка сама по себе, а правильный порядок на объектах, имеет смысл применять AUC. Кроме того, метрика полезна в условиях несбалансированных классов или когда стоимость разных типов ошибок различна.
#машинноe_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
With the help of the Search Filters option, users can now filter search results by type. They can do that by using the new tabs: Media, Links, Files and others. Searches can be done based on the particular time period like by typing in the date or even “Yesterday”. If users type in the name of a person, group, channel or bot, an extra filter will be applied to the searches.
How Does Bitcoin Work?
Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from it
