‫Also haben wir das letzte Video bei der Berechnung von falsch positiv, richtig, wahr, positiv, richtig für unser Modell abgebrochen.
‫Und an welchen Schwellen?
‫Verwenden der Rock-Funktion.
‫Jetzt haben wir die False-Positive-Rate irgendwie zurückbekommen, aber es gibt eine Reihe von Zahlen.
‫Es macht also nicht wirklich viel Sinn, dies noch einmal zu betrachten.
‫Aber wenn Sie es zeichnen und die Felskurve sehen, wird die tatsächliche Felskurve etwas mehr Sinn machen.
‫Was wir tun werden, ist, eine Funktion zum Zeichnen von RISC-Kurven zu erstellen.
‫Wenn Sie nun in Ihrer Praxis mehrere Plots erstellen müssen, wie wir im Abschnitt matplotlib gesehen haben, möchten Sie
‫möglicherweise eine Funktion erstellen, die Plots für Sie erstellt.
‫Wenn Sie mehr aus der gleichen Handlung machen möchten.
‫Das werden wir hier also tun.
‫Sehen Sie sich einfach ein Beispiel an, wie wir eine ROC-Kurvendarstellungsfunktion erstellen könnten.
‫Also wird zunächst Matplotlib importiert, kein Tortendiagramm.
‫Ich werde es so schön machen, ich werde es nette und einfache Handlung roc-Kurve nennen.
‫Es wird falsch positiv sein, richtig.
‫Und das wahre positive Recht.
‫Dann kommen wir hierher und hinterlassen eine schöne Schnur.
‫Es macht also ein bisschen kommunikativen Sinn.
‫Die Diagramme sind Felskurven bei gegebener Falsch-Positiv-Rate.
‫FPA und True Positive Right Model.
‫Wunderbar, schön und einfach, dann gehen Sie Plot Rakove Plot Plot.
‫Wir werden es als falsch positiv weitergeben.
‫Richtig und die wahre positive Rate, und wir geben ihr eine Farbbewertung.
‫Aber denken Sie daran, dass dies diese Bibliotheken sind, die amerikanisch riechen.
‫Sie gehen hier orange und dann die Bezeichnung entspricht der RRC-Ferar-Kurve und dann gehen wir zu einer Plotlinie
‫ohne Vorhersagekraft.
‫Dies wird eine Basis sein.
‫Sie werden es sehen, wenn die Handlung herauskommt.
‫Es wird ein bisschen mehr Sinn machen.
‫Auf diese Weise können wir unser Modell mit einem anderen willkürlichen Modell vergleichen, das einfach nichts vorhersagt.
‫Null eins wunderbar und die Farbe wird ein dunkelblauer Linienstil sein, der es punktiert hält.
‫Tatsächlich sind dies nur zwei, daher sieht es für unseren Rocker anders aus und das Label rät.
‫Dies ist also diese Linie, die Sie sehen werden, wenn wir zeichnen, ist im Grunde so, wie unser Modell nur erraten hat.
‫Dann werden wir die Handlung anpassen.
‫Strafe X-Label, das wird hier falsch positiv sein, und dann bekommen wir eine Strafe, während wir möglicherweise kein Benzin
‫mehr haben.
‫Nun, das ist das wahre Positive, oder?
‫Dies liegt daran, dass wir FBAR, das X-Label, und beim Zeichnen der Y-Daten positiv erhalten haben.
‫Und dann werden wir unsere Betriebscharakteristik erhalten.
‫Ah ich sehe.
‫Nun, das ist die Art von Handlung, die Sie jemandem geben könnten, wenn er nach dem Stein fragt, oder?
‫Deshalb zeige ich Ihnen diese Show.
‫Und Sie werden wahrscheinlich auch auf diese Art von Plot stoßen, wenn Sie sich online verschiedene
‫Klassifizierungsprobleme ansehen.
‫Ich könnte die Felskurve als Beispiel dafür verwenden, wie sich das Modell verhält.
‫Wir wollen das erste TPA.
‫Wunderschönen.
‫Das sollte also funktionieren.
‫Wunderbar.
‫Was geht hier vor sich?
‫Endlich können wir sehen, wie eine Felskurve aussieht.
‫Wenn wir hören, ob die Falsch-Positiv-Rate null Komma sechs beträgt, wird die wahr-Positiv-Rate ein Punkt
‫sein.
‫Ich sage, die maximale Punktzahl, die ich erreichen kann, ist hier ein Punkt null.
‫Und so ist dieses Modell, das hier von Ecke zu Ecke geht, raten.
‫Können Sie sich vorstellen, wo die idealste Felskurve enden könnte?
‫Wenn dies Schätzung ist und unser Modell weitaus besser abschneidet als Schätzungen, indem es etwa 80 Prozent, 85 Prozent erhält.
‫Zweiundachtzig Prozent, so ähnlich.
‫Können Sie erraten, wohin die idealste Kurve führen wird?
‫Korrekt.
‫Wenn Sie dies nicht können, schauen wir uns das an. Bevor wir es also tun, werfen wir einen Blick
‫auf den AUC-Score.
‫Wir können dies von Escalon Import Rock, einem U. S. Spielstand.
‫Und hier ist die U. S. kommt vom Rock ins Spiel.
‫Wenn Sie also Arianda Curve oder die Betriebscharakteristik des Empfängers hören, was ist ein U. S. Punkte und so weiter, das können wir
‫tun.
‫Sehen wir es uns einfach in Aktion an.
‫Dies nimmt sowohl die Testlabels als auch die Wahrscheinlichkeiten auf.
‫Brunnen.
‫Also können wir warum probs tun?
‫Wir brauchen.
‫Positiv.
‫Na, bitte.
‫Also, woher wusste ich das noch einmal, Doktrin?
‫Warum wahr, warum Schule?
‫Wunderbar.
‫Und was ist diese Kennzahl, die Sie vielleicht fragen?
‫Denken Sie daran, AUC steht für Area Under a Curve.
‫Wenn wir also berechnen sollten, nehmen Sie unsere Kurve und ignorieren Sie diese für eine Sekunde.
‫Lass uns das einfach loswerden.
‫Wenn wir also unsere Kurve nehmen würden.
‫Dieses Jahr ist es eine etwas gezackte Kurve, aber es ist eine Kurve, und
‫wenn wir die Fläche messen würden, also alles unter dieser Schattierung schattieren und es herausfinden, dann haben wir hier eine.
‫Wir vermissen hier oben etwas Platz.
‫Unsere Gegend wird also definitiv keine sein.
‫Unsere Punktzahl wird Punkt acht für Punkt acht, vier neun erhalten.
‫Nun, die maximale Punktzahl, die Sie mit einem U erzielen können, können Sie erraten. S. Spielstand.
‫Fläche unter der Kurve, die maximale Punktzahl, die Sie erzielen können, ist ein Punkt Null.
‫Das heißt also, die Kurve geht hier gerade hoch bis zu dieser Ecke und gerade hier rüber bis zu dieser
‫Ecke.
‫Jetzt sehen wir es in Aktion.
‫Wenn wir also die perfekte ROC-Kurve und ein U. S. Schule, wir werden FPA zu Threshold's
‫Equals Rocka gehen.
‫Warum jetzt ein Diagramm testen, in dem Sie unsere Funktion hier verwenden, Rob könnte sehen, wo es
‫nützlich ist, da wir mehrere Felskurven, TPR, FPA, TPA, zeichnen möchten.
‫Lass uns das tun.
‫Das ist hier also eine perfekte Kurve.
‫Die Fläche unter der Kurve hier.
‫Können Sie erraten, was es sein würde?
‫Wir haben es gerade so perfekt besprochen.
‫Du sagst, Schule ist ein U. S. Schule?
‫Warum testen.
‫Das ist eins Komma null, und daher ist eine perfekte Kurve in Wirklichkeit sehr unwahrscheinlich.
‫Das bedeutet, dass Sie ein perfektes Modell haben, es gibt keine Fehlalarme.
‫Alles ist wirklich positiv.
‫Wenn Sie eine 1. 0 seinen Rock-IQ-Wert.
‫Wird das vielleicht ein Zeichen setzen, um zu sehen, ob Ihr Modell das Richtige vorhersagt?
‫Die wichtigsten Details, die Rakove hier vorhersagt, sind eine wahr-positive Rate gegenüber einer falsch-positiven Rate.
‫Und die wichtigste Metrik, mit der Sie es reduzieren können, anstatt nur eine Kurve zu sein, können Sie
‫den AUC-Score verwenden.
‫So berechnen Sie eine Felskurve.
‫Wenn Sie jemand gebeten hat, eine Felskurve für Ihr Modell zu berechnen, wird die Falsch-Positiv-Rate
‫mit der Wahr-Positiv-Rate verglichen.
‫Jetzt haben wir also Felskurven gesehen, einen Bereich unter der Kurve.
‫Werfen wir einen Blick.
‫Und die nächste Klassifikationsmetrik oder die nächste Methode zur Bewertung des Klassifikationsmodells, und zwar
‫mit einer Konfusionsmatrix.