Telegram Group & Telegram Channel
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
👍12🥰3



tg-me.com/ds_interview_lib/520
Create:
Last Update:

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


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/520

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Unlimited members in Telegram group now

Telegram has made it easier for its users to communicate, as it has introduced a feature that allows more than 200,000 users in a group chat. However, if the users in a group chat move past 200,000, it changes into "Broadcast Group", but the feature comes with a restriction. Groups with close to 200k members can be converted to a Broadcast Group that allows unlimited members. Only admins can post in Broadcast Groups, but everyone can read along and participate in group Voice Chats," Telegram added.

Telegram Gives Up On Crypto Blockchain Project

Durov said on his Telegram channel today that the two and a half year blockchain and crypto project has been put to sleep. Ironically, after leaving Russia because the government wanted his encryption keys to his social media firm, Durov’s cryptocurrency idea lost steam because of a U.S. court. “The technology we created allowed for an open, free, decentralized exchange of value and ideas. TON had the potential to revolutionize how people store and transfer funds and information,” he wrote on his channel. “Unfortunately, a U.S. court stopped TON from happening.”

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from jp


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA