‫Quindi abbiamo lasciato l'ultimo video calcolando il falso positivo, giusto, vero, positivo, giusto del nostro modello.
‫E a quali soglie?
‫Utilizzo della funzione roccia.
‫Ora, abbiamo recuperato il tasso di falsi positivi, ma è in una serie di numeri.
‫Quindi guardare questo, di nuovo, non ha molto senso.
‫Ma tracciandolo e vedendo la curva della roccia, la curva della roccia effettiva avrà un po' più senso.
‫Quello che faremo è creare una funzione per tracciare curve RISC.
‫Ora, nella tua pratica, quando devi creare più grafici, come abbiamo visto nella sezione matplotlib, potresti voler
‫creare una funzione che esegua grafici per te.
‫Se vuoi fare più della stessa trama.
‫Quindi è quello che faremo qui.
‫Basta vedere un esempio di come potremmo creare la funzione di tracciamento della curva ROC.
‫Quindi, prima di tutto, importerà matplotlib, non il grafico a torta.
‫Andrò altrettanto bello, lo chiamerò bello e semplice trama curva roc.
‫Ci vorrà il falso positivo, giusto.
‫E il vero positivo giusto.
‫Poi verremo qui, lasceremo un bel filo.
‫Quindi ha un po' di senso comunicativo.
‫Le trame sono curve rock dato il tasso di falsi positivi.
‫FPA e vero tipo di modello giusto positivo.
‫Meraviglioso, carino e semplice, quindi vai a tracciare la trama di Rakove.
‫Gli passeremo il falso positivo.
‫Giusto e il vero tasso positivo, e gli daremo un punteggio di colore.
‫Ma ricorda che queste biblioteche prendono l'odore americano.
‫Vai qui arancione e poi l'etichetta è uguale alla curva di Ferar RRC e poi andremo a trama senza
‫potere predittivo.
‫Questa sarà una linea di base.
‫Lo vedrai quando uscirà la trama.
‫Avrà un po' più senso.
‫In questo modo possiamo confrontare il nostro modello con qualche altro modello arbitrario che semplicemente non prevede nulla.
‫Zero uno meraviglioso e il colore sarà lo stile della linea blu scuro lo manterrà punteggiato.
‫In realtà, questi sono solo due, quindi sembra diverso dal nostro rocker e l'etichetta sta indovinando.
‫Quindi questa è questa linea che vedrai quando disegniamo è fondamentalmente come se il nostro modello stesse solo indovinando.
‫Quindi andremo a personalizzare la trama.
‫Penalty X label, questo sarà un falso positivo proprio qui, e poi riceveremo una penalità mentre potremmo essere senza
‫benzina.
‫Bene, questo è il vero positivo, giusto?
‫Questo perché abbiamo ottenuto FBAR, l'etichetta X, e come i dati Y hanno disegnato, positivo.
‫E poi andremo a ricevere la nostra caratteristica operativa.
‫Ah, capisco.
‫Ora, questo è il tipo di trama che potresti dare a qualcuno quando chiede il rock, giusto?
‫Quindi è per questo che ti sto mostrando questo spettacolo.
‫E probabilmente ti imbatterai anche in questo tipo di trama quando dai un'occhiata a diversi problemi di
‫classificazione online.
‫Potrei usare la curva della roccia come esempio di come sta andando il modello.
‫Vogliamo il primo TPA.
‫Bellissimo.
‫Quindi questo dovrebbe funzionare.
‫Meraviglioso.
‫Cosa sta succedendo qui?
‫Finalmente possiamo vedere che aspetto ha una curva rocciosa.
‫Se sentiamo se il tasso di falsi positivi è zero virgola sei, il tasso di veri positivi sarà di
‫un punto.
‫Dico che il punteggio massimo che posso ottenere è uno virgola zero quassù.
‫E quindi questo modello qui che va da un angolo all'altro fa supposizioni.
‫Riuscite a indovinare dove potrebbe finire la curva rock più ideale?
‫Se questo è indovinare e il nostro modello sta andando molto meglio che indovinare, ottenendo circa l'80 percento, l'85 percento.
‫L'ottantadue per cento, qualcosa del genere.
‫Riuscite a indovinare dove andrà la curva più ideale?
‫Giusto.
‫Se non puoi, daremo un'occhiata, quindi prima di farlo diamo un'occhiata al
‫punteggio AUC.
‫Possiamo farlo da Escalon import rock, un U. S. punto.
‫Ed è qui che l'U. S. entra in gioco dal rock.
‫Quindi, quando si sente Arianda Curve o le caratteristiche di funzionamento del ricevitore, cos'è un U. S. punteggio e così via, possiamo
‫farlo.
‫Vediamolo in azione.
‫Questo prende le etichette del test e le probabilità.
‫Bene.
‫Quindi possiamo fare perché probs?
‫Oh, abbiamo bisogno.
‫Positivi.
‫Ci siamo.
‫Allora come ho fatto a sapere di nuovo questo, la dottrina?
‫Perché vero, perché la scuola?
‫Meraviglioso.
‫E quindi qual è questa metrica che potresti chiedere?
‫Bene, questo è ricordare, AUC sta per Area Under a Curve.
‫E quindi se dovessimo calcolare, prendi la nostra curva, ignora questa per un secondo.
‫Eliminiamolo e basta.
‫Quindi, se dovessimo prendere la nostra curva.
‫Quest'anno è una curva un po' frastagliata, ma è una curva, e
‫se dovessimo misurare l'area, quindi ombreggiare tutto qui, ombreggiare tutto questo e capirlo, allora ne abbiamo uno qui.
‫Ci manca un po' di spazio quassù.
‫Quindi la nostra zona sicuramente non sarà una.
‫Il nostro punteggio otterrà il punto otto, quindi il punto otto, quattro nove.
‫Ora, il punteggio massimo che puoi ottenere, puoi indovinare, con una U. S. punto.
‫Quindi nell'area sotto la curva, il punteggio massimo che puoi ottenere è un punto zero.
‫E quindi questo significa che la curva va dritta qui fino a quest'angolo e dritta qui fino a
‫quell'angolo.
‫Ora vediamolo in azione.
‫Quindi, se vogliamo tracciare una curva ROC perfetta e una U. S. scuola, andremo in FPA a Rocka
‫pari a Threshold.
‫Perché provare ora un grafico in cui utilizzerai la nostra funzione qui, Rob potrebbe vedere dove torna
‫utile perché vogliamo tracciare più curve di roccia, TPR, FPA, TPA.
‫Facciamolo.
‫Quindi questa è una curva perfetta qui.
‫L'area sotto la curva qui.
‫Riuscite a indovinare cosa sarebbe?
‫Ne abbiamo appena discusso in modo perfetto.
‫Dici che la scuola è una U. S. scuola?
‫Perché testare.
‫Questo è uno virgola zero, quindi in realtà una curva perfetta è molto improbabile.
‫Ciò significa che hai un modello perfetto, non ha falsi positivi.
‫Tutto è un vero positivo.
‫Se hai visto un 1. 0 il suo punteggio QI rock.
‫Forse questo alzerà una bandiera per vedere se il tuo modello sta prevedendo la cosa giusta?
‫I dettagli principali qui previsti da Rakove sono un tasso di veri positivi rispetto a un tasso di falsi
‫positivi.
‫E la metrica principale che puoi usare per ridurla piuttosto che essere solo una curva, puoi usare
‫il punteggio AUC.
‫Ecco cosa si fa per calcolare una curva rocciosa.
‫Se qualcuno ti chiedesse di calcolare una curva di roccia per il tuo modello e confronterà il tasso di falsi
‫positivi con il tasso di veri positivi.
‫Quindi ora abbiamo visto le curve rocciose, un'area sotto la curva.
‫Diamo un'occhiata.
‫E la prossima metrica di classificazione o il prossimo modo per valutare il modello di classificazione, e cioè con
‫una matrice di confusione.