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