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
Traders also expressed uncertainty about the situation with China Evergrande, as the indebted property company has not provided clarification about a key interest payment.In economic news, the Commerce Department reported an unexpected increase in U.S. new home sales in August.Crude oil prices climbed Friday and front-month WTI oil futures contracts saw gains for a fifth straight week amid tighter supplies. West Texas Intermediate Crude oil futures for November rose $0.68 or 0.9 percent at 73.98 a barrel. WTI Crude futures gained 2.8 percent for the week.
What Is Bitcoin?
Bitcoin is a decentralized digital currency that you can buy, sell and exchange directly, without an intermediary like a bank. Bitcoin’s creator, Satoshi Nakamoto, originally described the need for “an electronic payment system based on cryptographic proof instead of trust.” Each and every Bitcoin transaction that’s ever been made exists on a public ledger accessible to everyone, making transactions hard to reverse and difficult to fake. That’s by design: Core to their decentralized nature, Bitcoins aren’t backed by the government or any issuing institution, and there’s nothing to guarantee their value besides the proof baked in the heart of the system. “The reason why it’s worth money is simply because we, as people, decided it has value—same as gold,” says Anton Mozgovoy, co-founder & CEO of digital financial service company Holyheld.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from nl
