‫Nous avons donc laissé la dernière vidéo en calculant les faux positifs, vrais, positifs, vrais de notre modèle.
‫Et à quels seuils ?
‫Utilisation de la fonction rock.
‫Maintenant, nous avons en quelque sorte récupéré le taux de faux positifs, mais c'est dans un tableau de nombres.
‫Donc, regarder cela, encore une fois, n'a pas vraiment de sens.
‫Mais en la traçant et en voyant la courbe de roche, la courbe de roche réelle aura un peu plus de sens.
‫Ce que nous allons faire, c'est créer une fonction pour tracer des courbes RISC.
‫Maintenant, dans votre pratique, lorsque vous devez créer plusieurs tracés, comme nous l'avons vu dans la section matplotlib, vous souhaiterez
‫peut-être créer une fonction qui effectue des tracés pour vous.
‫Si vous voulez faire plus de la même intrigue.
‫C'est donc ce que nous allons faire ici.
‫Voyez simplement un exemple de la façon dont nous pourrions créer une fonction de traçage de courbe ROC.
‫Donc, tout d'abord, importera matplotlib, pas un camembert.
‫Je vais aller aussi beau, je vais appeler ça une courbe roc belle et simple.
‫Ça va prendre le faux positif, n'est-ce pas.
‫Et le vrai droit positif.
‫Alors on va venir ici, va laisser une belle ficelle.
‫Cela a donc un sens communicatif.
‫Les tracés sont des courbes rocheuses compte tenu du taux de faux positifs.
‫FPA et vrai type de modèle positif.
‫Merveilleux, agréable et simple, alors allez tracer l'intrigue de Rakove.
‫On va lui passer le faux positif.
‫Juste et le vrai taux positif, et nous lui donnerons un score de couleur.
‫Mais rappelez-vous que ce sont ces bibliothèques qui prennent l'odeur américaine.
‫Vous allez ici en orange, puis l'étiquette est égale à la courbe de Ferar RRC, puis nous allons tracer une ligne sans
‫pouvoir prédictif.
‫Cela va être une base de référence.
‫Vous le verrez quand l'intrigue sortira.
‫Cela aura un peu plus de sens.
‫De cette façon, nous pouvons comparer notre modèle à un autre modèle arbitraire qui ne prédit rien.
‫Zéro un merveilleux et la couleur va être le style de ligne bleu foncé le gardera en pointillé.
‫En fait, ce n'est que deux, donc ça a l'air différent de notre rocker et le label est en train de deviner.
‫C'est donc cette ligne que vous verrez lorsque nous traçons, comme si notre modèle ne faisait que deviner.
‫Ensuite, nous allons personnaliser l'intrigue.
‫Etiquette Pénalité X, ça va être un faux positif ici, et ensuite nous allons recevoir une pénalité alors que nous pourrions être en
‫panne d'essence.
‫Eh bien, c'est c'est le vrai positif, non?
‫C'est parce que nous avons obtenu FBAR, l'étiquette X, et comme les données Y étaient positives.
‫Et puis nous allons recevoir notre caractéristique de fonctionnement.
‫Ah, je vois.
‫Maintenant, c'est le type d'intrigue que vous pourriez donner à quelqu'un lorsqu'il demande le rocher, n'est-ce pas ?
‫C'est pourquoi je vous présente cette émission.
‫Et vous rencontrerez probablement aussi ce genre d'intrigue lorsque vous examinerez différents problèmes de classification
‫en ligne.
‫Je pourrais utiliser la courbe de roche comme exemple de la façon dont le modèle se porte.
‫Nous voulons le premier TPA.
‫Beau.
‫Cela devrait donc fonctionner.
‫Merveilleux.
‫Qu'est-ce qui se passe ici?
‫Nous pouvons enfin voir à quoi ressemble une courbe rocheuse.
‫Si nous entendons savoir si le taux de faux positifs est de zéro virgule six, le taux de vrais positifs sera
‫d'un point.
‫Je dis que le score maximum que je peux obtenir est d'un point zéro ici.
‫Et donc ce modèle ici qui va d'un coin à l'autre est une devinette.
‫Pouvez-vous deviner où pourrait aboutir la courbe rocheuse la plus idéale ?
‫S'il s'agit de deviner et que notre modèle fait bien mieux que de deviner en obtenant environ 80 pour cent, 85 pour cent.
‫Quatre-vingt-deux pour cent, quelque chose comme ça.
‫Pouvez-vous deviner où ira la courbe la plus idéale ?
‫C'est vrai.
‫Si vous ne pouvez pas, nous allons y jeter un œil, donc avant de le faire, regardons
‫le score AUC.
‫Nous pouvons le faire depuis Escalon import rock, un U. S. But.
‫Et c'est donc là que le U. S. entre en jeu du rock.
‫Ainsi, lorsque vous entendez Arianda Curve ou la caractéristique de fonctionnement du récepteur, qu'est-ce qu'un U. S. marquer et ainsi de suite, nous pouvons le
‫faire.
‫Voyons-le simplement en action.
‫Cela prend les étiquettes de test ainsi que les probabilités.
‫Bien.
‫Donc on peut faire pourquoi probs ?
‫Oh, nous avons besoin.
‫Positifs.
‫On y va.
‫Alors, comment ai-je encore su cela, doctrine ?
‫Pourquoi vrai, pourquoi l'école?
‫Merveilleux.
‫Et alors, quelle est cette métrique que vous pourriez demander ?
‫Eh bien, rappelez-vous, AUC signifie Area Under a Curve.
‫Et donc si nous devions calculer, prendre notre courbe, ignorer celle-ci une seconde.
‫Débarrassons-nous simplement de cela.
‫Donc si nous devions prendre notre courbe.
‫Cette année, c'est une courbe un peu irrégulière, mais c'est une courbe, et si nous
‫devions mesurer la zone, donc ombrager tout sous ici l'ombre dans tout cela et comprendre, alors nous en avons une ici.
‫Il nous manque un peu d'espace ici.
‫Donc, notre région n'en sera certainement pas une.
‫Notre score va obtenir le point huit pour le point huit, quatre neuf.
‫Maintenant, pouvez-vous deviner le score maximum que vous pouvez obtenir avec un U. S. But.
‫Donc, aire sous la courbe, le score maximum que vous pouvez obtenir est d'un point zéro.
‫Et donc cela signifie que la courbe monte tout droit ici jusqu'à ce coin et tout droit ici jusqu'à ce
‫coin.
‫Voyons maintenant en action.
‫Donc, si nous allons tracer une courbe ROC parfaite et un U. S. l'école, nous allons aller FPA à
‫Threshold's equals rocka.
‫Pourquoi tester maintenant un tracé où vous allez utiliser notre fonction ici, Rob pourrait voir où cela est utile
‫car nous voulons tracer plusieurs courbes de roche, TPR, FPA, TPA.
‫Faisons cela.
‫C'est donc une courbe parfaite ici.
‫La zone sous la courbe ici.
‫Pouvez-vous deviner ce que ce serait?
‫Nous venons d'en discuter si parfait.
‫Tu dis que l'école est un U. S. l'école?
‫Pourquoi tester.
‫Maintenant, c'est un point zéro, et donc en réalité, une courbe parfaite est très improbable.
‫Cela signifie que vous avez un modèle parfait, il n'y a pas de faux positifs.
‫Tout est un vrai positif.
‫Si vous avez vu un 1. 0 son score de QI rock.
‫Cela va-t-il en quelque sorte lever un drapeau pour voir si votre modèle prédit la bonne chose ?
‫Les principaux détails que Rakove prédit ici sont un taux de vrais positifs par rapport à un taux de faux
‫positifs.
‫Et la principale mesure que vous pouvez utiliser pour la résumer plutôt que d'être simplement une courbe, vous pouvez utiliser
‫le score AUC.
‫C'est donc ce que vous faites pour calculer une courbe de roche.
‫Si quelqu'un vous a demandé de calculer une courbe de roche pour votre modèle et qu'il va comparer le taux de faux positifs
‫par rapport au taux de vrais positifs.
‫Alors maintenant, nous avons vu des courbes rocheuses, une zone sous la courbe.
‫Regardons.
‫Et la prochaine métrique de classification ou la prochaine façon d'évaluer le modèle de classification, et c'est avec
‫une matrice de confusion.