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
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
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 vn
