Несмотря на то, что эта мера хорошо интерпретируется, на практике она используется достаточно редко, поскольку плохо работает в случае дисбаланса классов в обучающей выборке. В задачах машинного обучения для оценки качества моделей и сравнения различных алгоритмов используются метрики, а их выбор и анализ — непременная часть работы датасатаниста. Даже в моём примере (хотя я не подгонял специально числа) видно, что, с одной стороны, разумные модели имеют высокую точность, однако, побеждает
Важно, так же, заметить, что если T и P сильно отличаются (как в примере с землетрясениями), то сравнивать recall и специфичность надо очень осторожно. Поэтому, про эту метрику вы, скорее всего, даже не услышите никогда.
Вместо этого либо значения одной меры сравниваются с фиксированным уровнем другой (например, точность на уровне полноты 0.75), либо обе меры объединяются в один показатель. Примерами такой комбинации и является F1-мера — взвешенное гармоническое среднее точности и полноты. Поэтому в основе оценки качества классификационных моделей лежит статистика результатов классификации обучающих примеров. С ее помощью вычисляются метрики качества — показатели, которые зависят от результатов классификации и не зависят от внутреннего состояния модели. Любой реалистичный сценарий покажет ложноположительные и ложноотрицательные результаты в матрице ошибок. Идеальные прогнозы на основе данных для обучения указывают на то, что модель запомнила ответы и будет плохо работать в реальных условиях.
Добавить accuracy в один из ваших списков ниже или создать новый список. Здесь можно отметить, что на маленьких датасетах площадь под PR-кривой может быть чересчур оптимистична, потому как вычисляется по методу трапеций, но https://deveducation.com/ обычно в таких задачах данных достаточно. За подробностями о взаимоотношениях AUC-ROC и AUC-PR можно обратиться сюда. Precision и recall также используют для построения кривой и, аналогично AUC-ROC, находят площадь под ней.
- На рисунке ниже представлена линия, соответствующая балансу классов, когда положительные примеры составляют 10% от обучающей выборки.
- Именно здесь в игру вступают метрики F1, recall (полнота) и precision (точность), которые помогают определить баланс между преимуществами и недостатками модели.
- В английском языке этот термин обозначается как «accuracy», поэтому в интернете он часто упоминается как «аккуратность», хотя это слово и не передает смыслового значения данной величины.
- Обычно показатели точности и полноты не используются по отдельности.
- Действительно, улучшая настройку модели на один класс, например, путем изменения дискриминационного порога, мы тем самым ухудшаем настройку на другой.
Пусть в страховой компании используется аналитическая платформа для поддержки принятия решений о целесообразности страхования того или иного объекта. Если риск наступления страхового события выше определенного порога, то такие объекты страховать нецелесообразно. Тогда для объектов, страхование которых целесообразно, система должна установить класс zero, а объектам, в страховании которых отказано, — класс 1. Эта метрика бесполезна в задачах с неравными классами, и это легко показать на примере. Это далеко не все существующие, а просто аналоги вышеперечисленных, только относительно отрицательных прогнозов.
Подробно про математическую интерпретацию логистической функции потерь уже написано в рамках поста про линейные модели. Данная метрика нечасто выступает в бизнес-требованиях, но часто — в задачах на kaggle. Интуитивно можно Accuracy что это в ит представить минимизацию logloss как задачу максимизации accuracy путем штрафа за неверные предсказания. Однако необходимо отметить, что logloss крайне сильно штрафует за уверенность классификатора в неверном ответе.
Примеры:
Если значение F1 высокое, то и значения всех остальных метрик оценки тоже будут высокими. Если значение F1 низкое, это указывает на необходимость проведения дальнейшего анализа. Однако если значение метрики очень высокое или если оценка, полученная на основе отложенных данных, намного ниже, чем оценка, полученная в ходе перекрестной проверки, это может быть признаком утечки данных. А та карта, которую вы этим теодолитом построите, будет характеризоваться уже precision – т.е.
Log Loss (логарифмическая потеря) — это общий показатель точности в логистической регрессии. Чем ниже значение log loss, тем точнее прогнозирование — в идеальной модели значение log loss было бы равно 0. Точность и полнота, в отличие от меткости, не зависят от соотношения классов и, следовательно, могут применяться в условиях несбалансированных выборок. На практике часто встречается задача поиска оптимального баланса между точностью и полнотой. Действительно, улучшая настройку модели на один класс, например, путем изменения дискриминационного порога, мы тем самым ухудшаем настройку на другой. TNR показывает, насколько хорошо модель классифицирует отрицательные примеры.
Я тут её упомянул только чтобы показать её неэффективность при, кажущейся, логичности. Предсказания Если применить модель к температурам (фичам), то получим предсказания.
С необходимостью построения классификаторов рано или поздно сталкивается любой аналитик. Но даже построив модель, необходимо прежде всего убедиться в ее работоспособности. При конвертации вещественного ответа алгоритма (как правило, вероятности принадлежности к классу, отдельно см. SVM) в бинарную метку, мы должны выбрать какой-либо порог, при котором 0 становится 1. Естественным и близким кажется порог, равный 0.5, но он не всегда оказывается оптимальным, например, при вышеупомянутом отсутствии баланса классов. Именно введение precision не позволяет нам записывать все объекты в один класс, так как в этом случае мы получаем рост уровня False Positive. Recall демонстрирует способность алгоритма обнаруживать данный класс вообще, а precision — способность отличать этот класс от других классов.
Их существует много, и мы не будем их касаться, здесь можно посмотреть некоторые методы и выбрать подходящий для вашей задачи. При этом, наша модель совершенно не обладает никакой предсказательной силой, так как изначально мы хотели определять письма со спамом. Преодолеть это нам поможет переход с общей для всех классов метрики к отдельным показателям качества классов. В этой статье мы рассмотрим некоторые критерии качества в задачах классификации, обсудим, что является важным при выборе метрики и что может пойти не так. Следует иметь в виду, что под точностью в данном случае подразумевается именно величина CE90; СКО планового положения составит примерно 0.9 м.
Precision и recall не зависят, в отличие от accuracy, от соотношения классов и потому применимы в условиях несбалансированных выборок. Часто в реальной практике стоит задача найти оптимальный (для заказчика) баланс между этими двумя метриками. Очевидно, что мы не можем находить всех уходящих в отток клиентов и только их. Но, определив стратегию и ресурс для удержания клиентов, мы можем подобрать нужные пороги по precision и recall. Например, можно сосредоточиться на удержании только высокодоходных клиентов или тех, кто уйдет с большей вероятностью, так как мы ограничены в ресурсах колл-центра.
Пусть требуется классифицировать заемщиков на добросовестных (не допустивших просрочку) и недобросовестных (допустивших просрочку). Целью является выявление недобросовестных заемщиков, поскольку связанные с ними издержки выше. Следовательно, классификация заемщика как недобросовестного является положительным событием, а как добросовестного — отрицательным. Очевидно, что приведенные ошибки неравноценны по связанным с ними издержкам классификации. В случае «ложной тревоги» компания потеряет только потенциальную страховую премию, т.е. В случае «пропуска цели» возможна потеря значительной суммы из-за наступления страхового случая.
Настройка Порога
Каждая точка PR-кривой представляет определенное значение дискриминационного порога, а ее расположение соответствует результирующей точности и полноте, когда этот порог выбран. Точка 1 на рисунке соответствует значению дискриминационного порога, равному 1, а точка three — значению порога 0. Точка 2 соответствует идеальному классификатору и совпадает с координатами (1,1), а точка 4 — оптимальному значению порога (точка кривой, наиболее близкая к идеальной точке (1,1)).
При этом площадь под ROC-кривой (AUC — Area Under Curve) окажется равной 1. Еще одним источником критики F1-меры является отсутствие симметрии. Это означает, что она может изменить свое значение при инверсии положительного и отрицательного классов.
Точность и полноту для каждого класса легко определять с помощью матрицы ошибок. Точность равна отношению соответствующего диагонального элемента матрицы и суммы элементов всей строки класса, а полнота — отношению диагонального элемента матрицы и суммы элементов всего столбца класса. Классификация — одна из наиболее популярных технологий интеллектуального анализа данных.
говорит всегда “нет”. Те же модели, которые будут пытаться говорить когда-то “да”, будут иногда ошибаться в позитивных прогнозах и сразу же терять очки. Иначе говоря, с заданной вероятностью точка окажется в круге радиусом CE, центр которого совпадает с истинным положением точки. Изменение порога, который определяет, будет ли запись спрогнозирована как истинная или ложная, может привести к смещению в сторону более высокого уровня полноты или более высокой точности. В ходе обучения эксперимента двоичной классификации автоматически создаются следующие диаграммы, позволяющие быстро проанализировать сгенерированные модели.
Кривая точность-полнота показывает, как выбор порога влияет на точность классификатора, а также помогает выбрать лучшее значение дискриминационного порога для определенного баланса классов. ROC-кривая показывает соотношение доли ложноположительных результатов (ось x) и доли истинно положительных результатов (ось y) для ряда различных пороговых значений в диапазоне от 0,0 до 1,zero. Другими словами, она показывает соотношение доли ложных тревог и доли правильных прогнозов. Эта кривая позволяет понять, возможно ли распределение по классам, и показывает, достаточно ли хороши данные, чтобы можно было четко различить прогнозируемые результаты. F1 — это метрика, которая пытается учитывать точность, когда классы не сбалансированы, сосредоточив внимание на точности положительных прогнозов и фактически положительных записей.
Technical Accuracy Сущ—
В английском языке этот термин обозначается как «accuracy», поэтому в интернете он часто упоминается как «аккуратность», хотя это слово и не передает смыслового значения данной величины. Таким же образом можно получить соотношение между СКО и LE для любого заданного значения вероятности. LE (Linear Error) – это величина, которую с заданной вероятностью (обычно 90% либо 95%; соответствующие показатели обозначаются LE90 и LE95) не превзойдет отклонение характеризуемой оценки высоты точки от истинного значения её высоты. В частности, CE95 используется в современном стандарте США, посвященном точности пространственных данных [3]. В этом случае фактически истинные записи с результатом прогнозирования менее 0,5 были определены как ложные (ложноотрицательные). Несложно увидеть, что попытка отнести все объекты к одному классу неизбежно приведет к росту FP и уменьшению значения точности.
Максимальный F1-score мы получим, если и recall, и precision достаточно далеки от нуля. Он позволяет найти некое компромиссное решение, фактически, между максимизацией TP по разным шкалам. Существует компромисс между тем, чтобы не пропустить ни одного истинного результата, и тем, чтобы быть уверенным, что ни один из результатов, спрогнозированных как истинные, фактически не окажется ложным.
Допустим вы хотите предсказывать землетрясения (какое-то очень редкое явление). Ясно, что по этой метрике всегда будет побеждать модель, которая даже не пытается ничего предсказывать, а просто
