В каком случае вы будете наблюдать изменение метрики specificity?
Specificity отражает то, насколько часто классификатор правильно не относит объекты к классу.
Метрика будет изменяться, если:
▫️изменится количество правильно классифицированных отрицательных случаев. ▫️изменится количество ложноположительных (FP) результатов. ▫️изменится порог решения классификатора.
▶️ Например, у нас есть группа пациентов, проходящих тест на определённое заболевание. Specificity определяется как доля правильно идентифицированных здоровых пациентов (TN) от общего числа действительно здоровых пациентов (TN + FP). Предположим, что из 100 пациентов 20 действительно болеют, а 80 здоровы. Тест правильно определил 70 здоровых как здоровых (TN) и ошибочно определил 10 здоровых как больных (FP). В этом случае метрика будет равна 0.875. Затем тест улучшили, и он правильно идентифицирует 75 здоровых пациентов как здоровых (TN) и 5 здоровых пациентов как больных (FP). Specificity выросла до 0.9375.
В каком случае вы будете наблюдать изменение метрики specificity?
Specificity отражает то, насколько часто классификатор правильно не относит объекты к классу.
Метрика будет изменяться, если:
▫️изменится количество правильно классифицированных отрицательных случаев. ▫️изменится количество ложноположительных (FP) результатов. ▫️изменится порог решения классификатора.
▶️ Например, у нас есть группа пациентов, проходящих тест на определённое заболевание. Specificity определяется как доля правильно идентифицированных здоровых пациентов (TN) от общего числа действительно здоровых пациентов (TN + FP). Предположим, что из 100 пациентов 20 действительно болеют, а 80 здоровы. Тест правильно определил 70 здоровых как здоровых (TN) и ошибочно определил 10 здоровых как больных (FP). В этом случае метрика будет равна 0.875. Затем тест улучшили, и он правильно идентифицирует 75 здоровых пациентов как здоровых (TN) и 5 здоровых пациентов как больных (FP). Specificity выросла до 0.9375.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.
For some time, Mr. Durov and a few dozen staffers had no fixed headquarters, but rather traveled the world, setting up shop in one city after another, he told the Journal in 2016. The company now has its operational base in Dubai, though it says it doesn’t keep servers there.Mr. Durov maintains a yearslong friendship from his VK days with actor and tech investor Jared Leto, with whom he shares an ascetic lifestyle that eschews meat and alcohol.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tr
