‫Jadi kami meninggalkan video terakhir menghitung model kami positif palsu, benar, benar, positif, benar.
‫Dan di ambang batas apa?
‫Menggunakan fungsi batu.
‫Sekarang, kami mendapatkan kembali tingkat positif palsu, tapi itu dalam deretan angka.
‫Jadi melihat ini, sekali lagi, tidak terlalu masuk akal.
‫Tetapi dengan memplotnya dan melihat lekukan batu, lekukan batu yang sebenarnya akan sedikit lebih masuk akal.
‫Apa yang akan kita lakukan adalah membuat fungsi untuk memplot kurva RISC.
‫Sekarang, dalam latihan Anda, ketika Anda perlu membuat banyak plot, seperti yang kita lihat di bagian matplotlib, Anda
‫mungkin ingin membuat fungsi yang membuat plot untuk Anda.
‫Jika Anda ingin membuat lebih banyak plot yang sama.
‫Jadi itulah yang akan kita lakukan di sini.
‫Lihat saja contoh bagaimana kita bisa membuat fungsi plotting kurva ROC.
‫Jadi pertama-tama, akan mengimpor matplotlib, bukan pie plot.
‫Aku akan pergi sebagai indah, aku akan pergi menyebutnya kurva roc plot yang bagus dan sederhana.
‫Ini akan mengambil positif palsu, benar.
‫Dan benar positif benar.
‫Kemudian kita akan datang ke sini, akan meninggalkan string yang bagus.
‫Jadi itu membuat sedikit komunikatif masuk akal.
‫Plot adalah kurva batu yang diberikan tingkat positif palsu.
‫FPA dan tipe model benar positif benar.
‫Luar biasa, bagus dan sederhana, lalu pergi plot Rakove plot plot.
‫Kami akan menyebarkannya positif palsu.
‫Benar dan tingkat positif yang benar, dan kami akan memberikan skor warna.
‫Tapi ingat bahwa ini adalah perpustakaan yang berbau Amerika.
‫Anda pergi di sini oranye dan kemudian label sama dengan kurva RRC Ferar dan kemudian kita akan pergi ke garis plot tanpa
‫kekuatan prediksi.
‫Ini akan menjadi dasar.
‫Anda akan melihatnya ketika plotnya keluar.
‫Ini akan lebih masuk akal.
‫Dengan begitu kita dapat membandingkan model kita dengan beberapa model arbitrer lain yang tidak memprediksi apa-apa.
‫Nol satu indah dan warnanya akan menjadi gaya garis biru tua akan membuatnya tetap putus-putus.
‫Sebenarnya ini hanya dua, jadi terlihat berbeda dengan rocker kami dan labelnya menebak-nebak.
‫Jadi ini adalah garis yang akan Anda lihat ketika kami membuat plot pada dasarnya seperti model kami hanya menebak.
‫Kemudian kita akan menyesuaikan plotnya.
‫Label Penalti X, ini akan menjadi positif palsu di sini, dan kemudian kita akan mendapatkan penalti saat kita mungkin
‫kehabisan bensin.
‫Nah, ini yang benar-benar positif, kan?
‫Ini karena kami mendapatkan FBAR, label X, dan saat data Y ditarik, positif.
‫Dan kemudian kita akan menerima karakteristik operasi kita.
‫Aku mengerti.
‫Nah, ini adalah jenis plot yang mungkin Anda berikan kepada seseorang ketika mereka meminta batu, bukan?
‫Jadi inilah mengapa saya menunjukkan pertunjukan ini kepada Anda.
‫Dan Anda mungkin juga akan mengikuti, plot semacam ini ketika Anda melihat masalah klasifikasi yang berbeda
‫secara online.
‫Saya mungkin menggunakan kurva batu sebagai contoh bagaimana modelnya.
‫Kami ingin fpr TPA dulu.
‫Cantik.
‫Jadi ini harus berhasil.
‫Luar biasa.
‫Apa yang terjadi disini?
‫Kami akhirnya bisa melihat seperti apa kurva batu itu.
‫Jika kita akan mendengar jika tingkat positif palsu adalah nol koma enam, tingkat positif benar akan menjadi
‫satu poin.
‫Saya mengatakan skor maksimum yang bisa saya dapatkan adalah satu poin nol di sini.
‫Jadi model ini di sini pergi dari sudut ke sudut menebak-nebak.
‫Bisakah Anda menebak di mana kurva batuan yang paling ideal akan berakhir?
‫Jika ini menebak dan model kami melakukan jauh lebih baik daripada menebak dengan mendapatkan sekitar 80 persen, 85 persen.
‫Delapan puluh dua persen, kira-kira seperti itu.
‫Bisakah Anda menebak ke mana kurva yang paling ideal akan pergi?
‫Itu benar.
‫Jika Anda tidak bisa, kita akan melihatnya, jadi sebelum kita melakukannya, mari kita lihat
‫skor AUC.
‫Kita bisa melakukan ini dari batu impor Escalon, sebuah U. S. skor.
‫Dan di sinilah U. S. datang ke dalam bermain dari batu.
‫Jadi ketika Anda mendengar Kurva Arianda atau karakteristik operasi penerima, apa itu U. S. skor dan sebagainya, kita bisa melakukan
‫itu.
‫Langsung saja kita lihat aksinya.
‫Ini mengambil label tes serta probabilitas.
‫Sehat.
‫Jadi kita bisa mengapa probs?
‫Kita perlu.
‫Positif.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi bagaimana saya tahu ini lagi, doktrin?
‫Mengapa benar, mengapa sekolah?
‫Luar biasa.
‫Jadi, apa metrik yang mungkin Anda tanyakan?
‫Nah, ini yang perlu diingat, AUC adalah singkatan dari Area Under a Curve.
‫Jadi jika kita menghitung, ambil kurva kita, abaikan yang ini sebentar.
‫Mari kita singkirkan itu.
‫Jadi jika kita mengambil kurva kita.
‫Tahun ini, kurvanya sedikit bergerigi, tapi itu kurva, dan jika kita mengukur luasnya,
‫jadi arsir semua yang ada di bawah ini, arsir semua ini dan cari tahu, lalu kita dapatkan satu di sini.
‫Kami kehilangan beberapa ruang di sini.
‫Jadi daerah kita pasti tidak akan menjadi satu.
‫Skor kami akan mendapatkan poin delapan untuk poin delapan, empat sembilan.
‫Sekarang, skor maksimum yang bisa Anda dapatkan, bisa Anda tebak, dengan U. S. skor.
‫Jadi area di bawah kurva, skor maksimum yang bisa Anda dapatkan adalah satu poin nol.
‫Dan itu berarti kurva itu lurus ke atas ke sudut ini dan lurus ke seberang sini ke sudut
‫itu.
‫Sekarang mari kita lihat aksinya.
‫Jadi jika kita akan membuat plot Kurva ROC yang sempurna dan U. S. sekolah, kita akan pergi FPA ke Rocka
‫Ambang yang sama.
‫Mengapa menguji sekarang plot di mana Anda akan menggunakan fungsi kami di sini, Rob dapat melihat di mana itu
‫berguna karena kami ingin memplot beberapa kurva batuan, TPR, FPA, TPA.
‫Mari kita lakukan itu.
‫Jadi ini adalah kurva yang sempurna di sini.
‫Area di bawah kurva di sini.
‫Bisakah Anda menebak apa yang akan terjadi?
‫Kami baru saja membahasnya dengan sangat sempurna.
‫Anda mengatakan sekolah adalah U. S. sekolah?
‫Mengapa tes.
‫Nah, itu satu titik nol, dan pada kenyataannya, kurva yang sempurna sangat tidak mungkin.
‫Itu berarti Anda memiliki model yang sempurna, tidak ada kesalahan positif.
‫Semuanya benar-benar positif.
‫Jika Anda melihat 1. 0 skor IQ rock-nya.
‫Apakah itu akan semacam menaikkan bendera untuk melihat apakah model Anda memprediksi hal yang benar?
‫Rincian utama di sini yang Rakove prediksi adalah tingkat positif sejati versus tingkat positif palsu.
‫Dan metrik utama yang dapat Anda gunakan untuk mempersempitnya daripada hanya menjadi kurva, Anda dapat menggunakan
‫skor AUC.
‫Jadi itulah yang Anda lakukan untuk menghitung kurva batu.
‫Jika seseorang meminta Anda untuk menghitung kurva batu untuk model Anda dan itu akan membandingkan tingkat positif
‫palsu versus tingkat positif yang sebenarnya.
‫Jadi sekarang kita telah melihat kurva batuan, area di bawah kurva.
‫Mari kita lihat.
‫Dan metrik klasifikasi berikutnya atau cara selanjutnya untuk mengevaluasi model klasifikasi, yaitu
‫dengan matriks konfusi.