– Precision = 80 / 100 = 0.8 или 80%
А для вычисления полноты:
– Recall = 80 / 95 = 0.842 или 84.2%
После этого, можно вычислить F1-меру:
– F1-Score = 2 * (0.8 * 0.842) / (0.8 +0.842) = 0.820
F1-мера для данной модели будет равна 0.820.
Алгоритм вычисления F1-меры позволяет учесть как точность, так и полноту предсказаний модели, и предоставляет более сбалансированную оценку ее производительности в задачах классификации. F1-мера является полезным инструментом для сравнения и выбора моделей на основе их сбалансированной производительности.
5. AUC-ROC (Area Under the ROC Curve): это метрика, которая оценивает производительность модели на основе ее способности правильно классифицировать образцы из двух классов. Относительная площадь под ROC-кривой показывает, насколько точно и надежно модель делает классификацию.
Алгоритм вычисления AUC-ROC (Area Under the ROC Curve), которая оценивает производительность модели на основе ее способности правильно классифицировать образцы из двух классов, может быть описан следующим образом:
5.1. Получение набора данных исходных примеров и соответствующих меток классов.
5.2. Применение модели или алгоритма классификации к каждому примеру из набора данных для получения предсказанных вероятностей классификации.
5.3. Сортировка предсказанных вероятностей классификации по убыванию.
5.4. Вычисление значения TPR (True Positive Rate) и FPR (False Positive Rate) для каждого порогового значения отсечения.
5.5. Построение ROC-кривой, где по оси X откладывается FPR, а по оси Y – TPR.
5.6. Вычисление площади под ROC-кривой (AUC-ROC).
Алгоритм ROC-кривой и вычисления AUC-ROC может включать в себя различные методы, такие как метод трапеции или метод идеального ранга, в зависимости от требуемой точности.
AUC-ROC предоставляет информацию о способности модели правильно классифицировать образцы из двух классов, независимо от выбора порогового значения для классификации. Большее значение AUC-ROC соответствует лучшей производительности модели, где 1.0 означает идеальную классификацию, а 0.5 – случайное угадывание.
Цель алгоритма состоит в том, чтобы вычислить AUC-ROC, анализировать ROC-кривую и принять решение о производительности модели на основе площади под кривой.
Обратите внимание, что для вычисления AUC-ROC необходимо иметь доступ к предсказанным вероятностям классификации модели, чтобы определить ее поведение на разных пороговых значениях отсечения.
Книга также представляет другие алгоритмы и метрики, такие как ROC-кривая, PR-кривая, средняя абсолютная ошибка (MAE), среднеквадратичная ошибка (MSE) и многое другое. Обзор этих алгоритмов позволяет читателю выбрать наиболее подходящие методы оценки качества для его конкретной задачи и понять их интерпретацию.
Введение в нейронные сети и их применение в задачах классификации
Нейронные сети – это компьютерные модели, которые имитируют работу человеческого мозга и используются для обработки информации и принятия решений. Они состоят из множества взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, которые обрабатывают входные данные и передают их на выход.
В задачах классификации нейронные сети используются для разделения данных на несколько классов. Например, в задаче определения, является ли изображение кошкой или собакой, нейронная сеть может быть обучена на основе множества изображений кошек и собак, чтобы классифицировать новые изображения на основе их характеристик.
Одним из ключевых элементов нейронных сетей являются слои. В нейронных сетях обычно имеется входной слой, скрытые слои и выходной слой. Входной слой принимает данные, скрытые слои выполняют вычисления и преобразования, а выходной слой предоставляет окончательные результаты классификации.
Обучение нейронных сетей включает в себя процесс, называемый обратным распространением ошибки (backpropagation), который позволяет сети корректировать свои веса и параметры на основе ошибок, которые возникают при классификации примеров.
Нейронные сети имеют множество применений в области классификации, включая распознавание образов, анализ текста, обработку естественного языка и многое другое. Они продемонстрировали высокую производительность во многих задачах и широко используются в различных областях.
Задача оценки качества модели на основе точности и полноты
Точность (precision) – это метрика, которая оценивает способность модели идентифицировать только правильные положительные примеры. Она определяется как отношение числа правильно предсказанных положительных примеров к общему числу положительных предсказаний.
Полнота (recall) – это метрика, которая оценивает способность модели корректно идентифицировать положительные примеры. Она определяется как отношение числа правильно предсказанных положительных примеров к общему числу действительно положительных примеров.
Оценивая модель на основе точности и полноты, можно получить более полное представление о том, как она работает в задаче классификации. Например, высокая точность означает, что модель дает небольшое количество ложных положительных предсказаний, тогда как высокая полнота означает, что модель корректно предсказывает большое количество положительных примеров.
Обе метрики имеют свои преимущества и ограничения. Выбор между ними зависит от конкретной задачи и требований. В некоторых случаях, цель может быть сделать упор на максимизацию точности, чтобы уменьшить ложные срабатывания. В других случаях, приоритет может быть установлен на максимизацию полноты, чтобы минимизировать пропущенные положительные примеры.
Вы ознакомились с фрагментом книги.
Для бесплатного чтения открыта только часть текста.
Приобретайте полный текст книги у нашего партнера:
