‫لذلك توقفنا في الفيديو الأخير عن حساب المعدل الإيجابي الخاطئ للنموذج ، والمعدل الإيجابي الحقيقي
‫، وبأي عتبات؟
‫استخدام وظيفة منحنى الصخور.
‫الآن ، استرجعنا المعدل الإيجابي الخاطئ ، لكنه في مجموعة من الأرقام.
‫لذا فإن النظر إلى هذا مرة أخرى ليس منطقيًا حقًا ، ولكن بالتخطيط له ورؤية منحنى ROC ، فإن منحنى
‫ROC الفعلي سيكون أكثر منطقية قليلاً.
‫ما سنفعله هو أننا سننشئ دالة لرسم منحنيات المخاطرة.
‫الآن ، في ممارستك ، عندما تحتاج إلى عمل العديد من المؤامرات ، كما رأينا في قسم مخطط الخريطة ، قد
‫ترغب في إنشاء وظيفة تقوم بالمخططات لك إذا كنت ترغب في عمل المزيد من نفس المؤامرة.
‫لذلك هذا ما سنفعله هنا.
‫انظر فقط إلى مثال على كيفية إنشاء وظيفة رسم منحنى ROC.
‫لذلك أولاً وقبل كل شيء ، سنقوم باستيراد مخطط lib وليس مخطط دائري.
‫سنذهب كما لو كان جميلًا وسنطلق عليه منحنى صخور الحبكة الجميل والبسيط.
‫سيأخذ المعدل الإيجابي الخاطئ والمعدل الإيجابي الحقيقي.
‫ثم سنأتي إلى هنا.
‫سنترك سلسلة وثائقية لطيفة.
‫لذلك فهي تجعلها ذات معنى تواصلي قليلاً.
‫المؤامرات هي منحنى صخري بالنظر إلى الإيجابية الخاطئة.
‫الصحيح.
‫العلاقات العامة والمعدل الإيجابي الحقيقي TPR لنموذج رائع رائع وبسيط منحنى مؤامرة منحنى خام.
‫سنقوم بتمرير المعدل الإيجابي الخاطئ والمعدل الإيجابي الحقيقي وسنمنحه مدرسة
‫الألوان.
‫علي أن أتذكر أن هذه هي هذه المكتبات.
‫خذ التهجئة الأمريكية.
‫نذهب هنا باللون البرتقالي ثم التسمية تساوي وردية لمنحنى Roc.
‫وبعد ذلك سنقوم برسم خط بدون قوة تنبؤية.
‫سيكون هذا خط الأساس.
‫سترى ذلك عندما تخرج المؤامرة.
‫سيكون الأمر أكثر منطقية.
‫بهذه الطريقة يمكننا مقارنة نموذجنا ببعض النماذج التعسفية الأخرى التي لا تتوقع شيئًا.
‫صفر واحد.
‫رائع.
‫واللون سيكون نمط الخط الأزرق الداكن.
‫سنبقيه منقط.
‫في الواقع ، هذا اثنان فقط ، لذا يبدو مختلفًا عن منحنى ROC والتسمية قيد التخمين.
‫هذا هو هذا الخط الذي ستراه عندما نرسم.
‫إنه في الأساس مثل نموذجنا كان مجرد تخمين.
‫ثم سنذهب لتخصيص قطعة أرض.
‫علامة x النقطة الزرقاء الباهتة.
‫سيكون هذا هو الحق الإيجابي الخاطئ في العلاقات العامة ومن ثم سنحصل على ملصق y للبطاطس.
‫قد تكون قادرًا على تخمين ما هذا.
‫هذا هو المعدل الإيجابي الحقيقي.
‫هذا لأننا حصلنا على PR هو علامة X و TPR باعتباره المعدل الإيجابي الحقيقي لبيانات Y.
‫وبعد ذلك سنذهب إلى خاصية التشغيل الخاصة بالمستقبل.
‫آه.
‫أرى.
‫الآن ، هذا هو نوع الحبكة التي قد تعطيها لشخص ما عندما يطلب منحنى الصخور.
‫حق؟
‫لذلك هذا هو سبب عرضي لكم هذا العرض.
‫وربما ستأتي أيضًا ، هذا النوع من الحبكة عندما تلقي نظرة على مشاكل التصنيف المختلفة
‫عبر الإنترنت.
‫قد يستخدمون منحنى الصخور كمثال لكيفية عمل النموذج.
‫نريد 1 أبريل TPR.
‫جميلة.
‫لذلك يجب أن يعمل هذا.
‫رائع.
‫ما الذي يجري هنا؟
‫أخيرًا ، أصبحنا نرى كيف يبدو منحنى الصخور.
‫إذا ذهبنا إلى هنا ، إذا كان المعدل الإيجابي الخاطئ هو 0. 6 ، المعدل الإيجابي الحقيقي سيكون 1. 0.
‫لذا فإن الحد الأقصى للدرجة التي يمكن الحصول عليها هو 1. 0 هنا.
‫ولذا فإن هذا النموذج هنا ينتقل من زاوية إلى أخرى هو التخمين.
‫هل يمكنك تخمين المكان الذي قد ينتهي فيه المطاف بمنحنى الصخور الأكثر مثالية؟
‫إذا كان هذا تخمينًا وكان أداء نموذجنا أفضل بكثير من التخمين من خلال الحصول على حوالي 80٪ ، 85٪ ، 82٪ ، شيء من هذا
‫القبيل.
‫هل يمكنك تخمين أين سيذهب المنحنى الأكثر مثالية؟
‫هذا صحيح.
‫إذا أتيت ، فسوف نلقي نظرة عليها.
‫لذا قبل أن نفعل ذلك ، في الواقع ، دعونا نلقي نظرة على درجة الجامعة الأمريكية بالقاهرة.
‫يمكننا القيام بذلك من نقاط Skyline Import ROC ، AUC.
‫وهنا يأتي دور الجامعة الأمريكية بالقاهرة من ROC.
‫لذلك عندما تسمع منحنى Arianda أو خاصية تشغيل جهاز الاستقبال ، ما هي درجة AUC؟
‫ولذا يمكننا فعل ذلك ، دعنا نراه في العمل.
‫هذا يأخذ تسميات الاختبار وكذلك الاحتمالات.
‫نحن سوف.
‫إذن يمكننا حل مسائل y.
‫ما نحتاجه.
‫الايجابيات.
‫هناك نذهب.
‫فكيف عرفت هذا مرة أخرى؟
‫التوثيق y النتيجة y الحقيقية.
‫رائع.
‫إذن ما هو هذا المقياس الذي قد تسأل عنه؟
‫حسنًا ، تذكر أن AUC تعني المنطقة الواقعة تحت المنحنى.
‫وبالتالي ، إذا أردنا إجراء الحساب ، فنحن نأخذ المنحنى ، ونتجاهل هذا لثانية واحدة.
‫دعنا فقط نتخلص من ذلك.
‫لذلك إذا أخذنا منحنىنا.
‫هذه السنة.
‫إنه منحنى متعرج بعض الشيء ، لكنه منحنى.
‫وإذا أردنا قياس المنطقة ، فظلل كل شيء هنا ، ظلل كل هذا واكتشفه.
‫ثم لدينا واحدة هنا.
‫نحن نفتقد بعض المساحة هنا.
‫لذا فإن منطقتنا بالتأكيد لن تكون واحدة.
‫ستحصل نتيجتنا على 0. 84 ، لذلك 0. 849.
‫الآن الحد الأقصى من الدرجات التي يمكنك الحصول عليها ، هل يمكنك التخمين بدرجة من الجامعة الأمريكية بالقاهرة؟
‫لذا فإن المنطقة الواقعة أسفل المنحنى ، فإن الحد الأقصى للدرجة التي يمكنك الحصول عليها هو 1. 0.
‫وهذا يعني أن المنحنى يتجه لأعلى هنا مباشرة إلى هذه الزاوية ومباشرًا هنا إلى تلك الزاوية.
‫الآن دعنا نراه في العمل.
‫لذا إذا أردنا رسم منحنى صخرة مثالي و U. س. النتيجة ، لذلك سنذهب إلى عتبات f pr tpr
‫تساوي منحنى الصخور.
‫يذهب.
‫لماذا الاختبار؟
‫سنقوم الآن برسم ما ستستخدمه هنا ، منحنى الصخور.
‫انظر أين يكون ذلك مفيدًا لأننا نريد رسم منحنيات صخرية متعددة.
‫TPR fpr TPR لنفعل ذلك.
‫لذلك هذا منحنى صخري مثالي هنا.
‫المنطقة تحت المنحنى هنا.
‫هل يمكنك تخمين ماذا سيكون؟
‫لقد ناقشناها للتو.
‫مثالي جدا.
‫درجة الجامعة الأمريكية بالقاهرة هي ROC.
‫درجة الجامعة الأمريكية بالقاهرة.
‫لماذا الاختبار؟
‫الآن هذا 1. 0.
‫وبالتالي في الواقع ، من غير المرجح حدوث منحنى صخري مثالي.
‫هذا يعني أن لديك نموذجًا مثاليًا.
‫ليس لديها ايجابيات خاطئة.
‫كل شيء إيجابي حقيقي.
‫إذا رأينا 1. 0 ، هذه نتيجة IAC الصخرية.
‫هل سيؤدي ذلك إلى رفع العلم نوعًا ما لمعرفة ما إذا كان نموذجك يتنبأ بالشيء الصحيح؟
‫التفاصيل الرئيسية هنا التي يتوقعها منحنى الصخور هي معدل إيجابي حقيقي مقابل معدل إيجابي
‫خاطئ.
‫والمقياس الرئيسي الذي يمكنك استخدامه لغليانه ، بدلاً من كونه مجرد منحنى ، يمكنك استخدام درجة الجامعة الأمريكية
‫بالقاهرة.
‫هذا ما تفعله لحساب منحنى صخرة.
‫إذا طلب منك شخص ما حساب منحنى صخري لنموذجك وسيقارن المعدل الإيجابي الخاطئ
‫بالمعدل الإيجابي الحقيقي.
‫لقد رأينا الآن منحنيات صخرية ، وهي منطقة أسفل المنحنى.
‫دعنا نلقي نظرة على مقياس التصنيف التالي أو الطريقة التالية لتقييم
‫نموذج التصنيف ، وذلك باستخدام مصفوفة الارتباك.