‫Dus lieten we de laatste video achterwege om de vals-positieve, juiste, ware, positieve, juiste van ons model te berekenen.
‫En bij welke drempels?
‫De rock-functie gebruiken.
‫Nu hebben we min of meer het percentage fout-positieven terug, maar het is in een reeks getallen.
‫Dus hiernaar kijken, nogmaals, heeft niet echt veel zin.
‫Maar door het te plotten en de rotscurve te zien, zal de eigenlijke rotscurve een beetje logischer zijn.
‫Wat we gaan doen, is een functie maken voor het plotten van RISC-curven.
‫Nu, in uw praktijk, wanneer u meerdere plots moet maken, zoals we in de matplotlib-sectie hebben gezien, wilt u
‫misschien een functie maken die grafieken voor u maakt.
‫Als je meer van hetzelfde plot wilt maken.
‫Dus dat gaan we hier doen.
‫Bekijk een voorbeeld van hoe we een ROC-curve-plotfunctie kunnen maken.
‫Dus allereerst zal matplotlib worden geïmporteerd, geen taartplot.
‫Ik ga zo mooi, ik ga het een mooie en eenvoudige plot-roc-curve noemen.
‫Het zal de valse positieven nemen, toch.
‫En het echte positieve recht.
‫Dan komen we hier, laten we een mooi touwtje achter.
‫Dus het is een beetje communicatief logisch.
‫Percelen zijn rotscurve gezien het percentage valse positieven.
‫FPA en echt positief rechts type model.
‫Prachtig, mooi en eenvoudig, ga dan plot Rakove plot plot.
‫We geven het door als vals positief.
‫Juist en het echte positieve tarief, en we geven het een kleurscore.
‫Maar onthoud dat dit deze bibliotheken zijn die Amerikaans ruiken.
‫Je gaat hier oranje en dan is het label gelijk aan de RRC Ferar-curve en dan gaan we naar een plotlijn zonder
‫voorspellende kracht.
‫Dit wordt een basislijn.
‫Je zult het zien als het plot uitkomt.
‫Het zal wat logischer zijn.
‫Op die manier kunnen we ons model vergelijken met een ander willekeurig model dat niets voorspelt.
‫Nul één prachtig en de kleur wordt een donkerblauwe lijnstijl die het gestippeld houdt.
‫Eigenlijk zijn dit er maar twee, dus het ziet er anders uit voor onze rocker en het label raadt.
‫Dus dit is deze regel die je zult zien als we plotten, het is eigenlijk alsof ons model gewoon gissen.
‫Dan gaan we de plot aanpassen.
‫Penalty X-label, dit wordt een vals positief hier, en dan krijgen we een straf terwijl we misschien geen benzine
‫meer hebben.
‫Nou, dit is het echte positieve, toch?
‫Dit komt omdat we FBAR, het X-label, en naarmate de Y-gegevens trokken, positief kregen.
‫En dan gaan we onze werkingskenmerk ontvangen.
‫Aha, ik zie het.
‫Dit is het soort plot dat je iemand zou kunnen geven als ze om de steen vragen, toch?
‫Daarom laat ik jullie deze show zien.
‫En je komt waarschijnlijk ook langs, dit soort plot als je online naar verschillende
‫classificatieproblemen kijkt.
‫Ik zou de rotscurve kunnen gebruiken als een voorbeeld van hoe het model het doet.
‫We willen eerst FPR TPA.
‫Mooi.
‫Dit zou dus moeten werken.
‫Prachtig.
‫Wat is hier aan de hand?
‫We krijgen eindelijk te zien hoe een rotscurve eruit ziet.
‫Als we gaan horen of het percentage foutpositieven nul komma zes is, zal het echt positieve percentage één
‫punt zijn.
‫Ik zeg dat de maximale score die ik kan krijgen hier één punt nul is.
‫En dus is dit model dat van hoek tot hoek gaat gissen.
‫Kun jij raden waar de meest ideale rotscurve zou kunnen eindigen?
‫Als dit gissen is en ons model doet het veel beter dan gissen door ongeveer 80 procent, 85 procent te krijgen.
‫Tweeëntachtig procent, zoiets.
‫Kun jij raden waar de meest ideale curve heen zal gaan?
‫Dat klopt.
‫Als je dat niet kunt, gaan we er naar kijken, dus laten we voordat we het daadwerkelijk doen, naar
‫de AUC-score kijken.
‫Dit kunnen we doen vanaf Escalon import rock, een U. S. scoren.
‫En dus is dit waar de U. S. komt in het spel van rock.
‫Dus als je de Arianda Curve of de bedieningskarakteristiek van de ontvanger hoort, wat is dan een U. S. scoren enzovoort, dat kunnen we
‫doen.
‫Laten we het gewoon in actie zien.
‫Dit omvat zowel de testlabels als de kansen.
‫We zullen.
‫Dus we kunnen doen waarom probs?
‫O, we hebben nodig.
‫Positieven.
‫Daar gaan we.
‫Dus hoe wist ik dit weer, doctrine?
‫Waarom waar, waarom school?
‫Prachtig.
‫En wat is deze statistiek die u zich misschien afvraagt?
‫Nou, dit is niet vergeten, AUC staat voor Area Under a Curve.
‫Dus als we zouden berekenen, neem onze curve, negeer deze even.
‫Laten we daar maar vanaf komen.
‫Dus als we onze curve zouden nemen.
‫Dit jaar is het een beetje een gekartelde curve, maar het is een curve, en als we
‫de oppervlakte zouden meten, dus alles onder hier schaduw in dit alles in de schaduw stellen en uitzoeken, dan hebben we er hier een.
‫We missen hier wat ruimte.
‫Dus ons gebied zal er zeker geen zijn.
‫Onze score krijgt punt acht voor punt acht, vier negen.
‫Nu, de maximale score die u kunt behalen, kunt u raden, met een U. S. scoren.
‫Dus oppervlakte onder de curve, de maximale score die je kunt behalen is één punt nul.
‫Dat betekent dus dat de bocht hier recht omhoog gaat naar deze hoek en hier rechtdoor naar die
‫hoek.
‫Laten we het nu in actie zien.
‫Dus als we een perfecte ROC Curve en een U. S. school, we gaan FPA naar Threshold's is
‫gelijk aan rocka.
‫Waarom nu een plot testen waar je onze functie hier gaat gebruiken, Rob zou kunnen zien waar het van
‫pas komt omdat we meerdere rotscurven willen plotten, TPR, FPA, TPA.
‫Laten we dat doen.
‫Dus dit is hier een perfecte curve.
‫Het gebied onder de curve hier.
‫Kun je raden wat het zou zijn?
‫We hebben het net zo perfect besproken.
‫Je zegt dat school een U is. S. school?
‫Waarom testen.
‫Dat is één punt nul, dus in werkelijkheid is een perfecte curve erg onwaarschijnlijk.
‫Dat betekent dat je een perfect model hebt, zonder valse positieven.
‫Alles is echt positief.
‫Als je een 1 zag. 0 zijn rock IQ-score.
‫Gaat dat een soort van misschien een vlag hijsen om te zien of uw model het juiste voorspelt?
‫De belangrijkste details die Rakove hier voorspelt, is een echt positief percentage versus een vals positief percentage.
‫En de belangrijkste statistiek die u kunt gebruiken om het samen te vatten in plaats van alleen een curve te zijn, kunt u
‫de AUC-score gebruiken.
‫Dus dat is wat je doet om een rotscurve te berekenen.
‫Als iemand u heeft gevraagd om een rotscurve voor uw model te berekenen en het gaat het percentage fout-positieven
‫vergelijken met het echt positieve percentage.
‫Dus nu hebben we rotscurven gezien, een gebied onder de curve.
‫Laten we eens kijken.
‫En de volgende classificatiemetriek of de volgende manier om classificatiemodel te evalueren, en dat is
‫met een verwarringsmatrix.