3.6. Для каждого примера в наборе данных:
Проверка, является ли предсказанная метка положительной (т.е., модель считает пример положительным)
Если предсказанная метка положительная, то:
Увеличение счетчика общего числа положительных предсказаний на 1
Проверка, является ли предсказанная метка правильной (т.е., совпадает ли с исходной меткой класса)
Если предсказанная метка правильная, то:
Увеличение счетчика правильных положительных предсказаний на 1
7. Вычисление точности путем деления числа правильно предсказанных положительных примеров на общее число положительных предсказаний.
Формула для вычисления точности выглядит следующим образом:
Точность = (число правильно предсказанных положительных примеров) / (общее число положительных предсказаний)
Например, если у нас есть следующие значения:
Число правильных предсказаний положительных примеров = 80
Общее число положительных предсказаний = 100
Тогда, для вычисления точности:
Точность = 80 / 100 = 0.8 или 80%
Алгоритм вычисления точности позволяет определить, насколько правильно модель идентифицирует только правильные положительные примеры. Оценка точности в сочетании с другими метриками, такими как полнота и F1-мера, обеспечивает более полное представление о производительности модели в задачах классификации.
4. F1-мера (F1-score): это комбинированная метрика, которая учитывает и точность, и полноту модели. F1-мера вычисляется как гармоническое среднее между точностью и полнотой и предоставляет сбалансированную оценку производительности модели.
Алгоритм вычисления F1-меры на основе формулы F1-Score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall), где precision это точность предсказания положительных примеров, а recall это полнота предсказания положительных примеров, может быть описан следующим образом:
4.1. Получение набора данных исходных примеров и соответствующих меток классов.
4.2. Применение модели или алгоритма классификации к каждому примеру из набора данных для получения предсказанных меток классов.
4.3. Сравнение предсказанных меток с исходными метками для определения числа правильных предсказаний.
4.4. Вычисление точности (precision) путем деления числа правильно предсказанных положительных примеров на общее число положительных предсказаний.
4.5. Вычисление полноты (recall) путем деления числа правильно предсказанных положительных примеров на общее число действительно положительных примеров.
4.6. Вычисление F1-меры по формуле F1-Score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall).
Формула для вычисления F1-меры является гармоническим средним между точностью и полнотой, и предоставляет сбалансированную оценку производительности модели.
Например, если у нас есть следующие значения:
Число правильных предсказаний положительных примеров (true positives) = 80
Общее число положительных предсказаний (true positives + false positives) = 100
Общее число действительно положительных примеров (true positives + false negatives) = 95
Тогда, для вычисления точности:
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