‫前回のビデオでは､ モデルの偽陽性率､ 真陽性率､ そしてどのような閾値で計算するのかを説明しました｡
‫ロックカーブ機能を使って
‫今､ 偽陽性率をなんとなく取り戻しましたが､ それは数字の配列になっています｡
‫しかし､ これをプロットしてROCカーブを見ると､ 実際のROCカーブはもう少し意味を持つことになります｡
‫これから行うのは､ リスクカーブをプロットするための関数を作成することです｡
‫さて､ 実務では､ 地図プロットリブのセクションで見たように､ 複数のプロットを作る必要があるとき､
‫同じプロットをもっと作りたい場合は､ プロットを行う関数を作成するとよいでしょう｡
‫だから､ ここではそうすることにします｡
‫ROCカーブプロット機能の作成例をご覧ください｡
‫そこで､ まず､ 円グラフではなく､ 地図グラフをインポートします｡
‫私たちは､ ペルトビューティフルとして､ 素敵でシンプルなプロットロックカーブと呼んで行くつもりです｡
‫偽陽性率と真陽性率がかかるんです｡
‫それなら､ ここに来ればいい｡
‫素敵なdocstringを残します｡
‫だから､ ちょっとだけコミュニケーション的な意味があるんです｡
‫プロットは誤検出を考慮したロックカーブ｡
‫そうですね｡
‫モデルのPRと真陽性率TPRは素晴らしくシンプルなGOプロット､ 生曲線プロットはドットプロット｡
‫誤検出率と真正検出率を渡して､ 色校を出すんです｡
‫これらは､ これらの図書館であることを忘れてはならない｡
‫アメリカのスペルを例にとると
‫ここではオレンジ､ そしてロクカーブではバラ色に等しいラベルを付けています｡
‫そして､ 予測力のないプロットラインへ｡
‫これが基本になりそうです｡
‫プロットが出てきたら見てくださいね｡
‫少しは理解できるようになるはずです｡
‫そうすれば､ 私たちのモデルと､ 何も予測しない他の任意のモデルとを比較することができます｡
‫ゼロイチ｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ 色はダークブルーのラインスタイルにする予定です｡
‫点在させておく｡
‫実はこれ､ 2つしかないので､ 私たちのROC曲線とは違うように見え､ ラベルも推測でつけているのです｡
‫つまり､ これがプロットしたときに表示されるこのラインです｡
‫基本的に我々のモデルは推測でやっていたようなものです｡
‫そして､ プロットのカスタマイズに入ります｡
‫淡いブルーのドット×ラベル｡
‫これが偽陽性右f PRになり､ 芋yラベルになるんです｡
‫これは何かというと､ 察しがつくかもしれませんね｡
‫これが真の正答率である｡
‫これは､ XラベルをPR､ Yデータの真陽性率をTPRとしたためである｡
‫そして､ レシーバー動作特性へ｡
‫ああ｡
‫なるほど｡
‫さて､ このようなプロットは､ 誰かがロックカーブを求めてきたときに渡すようなものです｡
‫そうだろ？
‫だから､ この番組で紹介するのです｡
‫また､ ネットでいろいろな分類の問題を見ていると､ このような筋書きに行き着くこともあるでしょう｡
‫モデルがどうなっているかを示す例として､ ロックカーブを使うかもしれません｡
‫4月1日のTPRを希望する｡
‫美しい｡
‫だから､ これでうまくいくはずです｡
‫素晴らしい｡
‫どうなっているんだ？
‫ロックカーブがどのようなものか､ ようやく見ることができました｡
‫ここまで来ると､ 仮に誤検出率が0であった場合｡ 6の場合､ 真陽性率は1になる｡ 0.
‫そのため､ 得られるスコアの最大値は1です｡ ここで0アップ｡
‫それで､ このモデルが隅から隅まで行くのは推測です｡
‫最も理想的なロックカーブの行き着く先はどこか､ 想像がつきますか？
‫もしこれが推測で､ 我々のモデルが80％､ 85％､ 82％といった具合に､ 推測よりはるかに良い結果を出しているとしたら､ それはどうでしょう｡
‫最も理想的な曲線はどこにいくか､ わかりますか？
‫それでいいんです｡
‫来てくれたら､ 見てもらうことにしています｡
‫では､ その前に､ 実は､ AUCスコアを見てみましょう｡
‫Skyline Import ROC, AUC スコアから行うことができます｡
‫そして､ ここでROCからAUCが登場するわけです｡
‫では､ アリアンダ曲線や受信者動作特性と聞いて､ AUCスコアとは何でしょうか？
‫それができるんだから､ 実際に見てみようよ｡
‫これは確率だけでなく､ テストラベルも取る｡
‫まあね｡
‫だから､ Yプロブレムができるのです｡
‫必要なもの a.
‫ポジティブなこと
‫これでよしとしよう｡
‫では､ なぜこのことを改めて知ったのか｡
‫Docstring y true y score.
‫素晴らしい｡
‫では､ この指標は何なのかと問われると､ そうではありません｡
‫さて､ ここで思い出していただきたいのは､ AUCとはarea under curveの略で､ 曲線下の面積のことです｡
‫そして､ もし計算するのであれば､ このカーブはちょっと無視してください｡
‫それを解消しよう｡
‫だから､ もし私たちのカーブを取るなら
‫今年は
‫ちょっとギザギザのカーブですが､ カーブなんです｡
‫そして､ もし面積を測定するとしたら､ この下をすべて日陰にして､ このすべてを日陰にして､ 計算することになります｡
‫じゃあ､ こっちにも一台｡
‫ここのスペースが足りないんです｡
‫だから､ 私たちの地域は絶対にそうはならないんです｡
‫スコアが0になるんです｡ 84なので､ 0｡ 849.
‫さて､ 得られる最大スコアですが､ AUCスコアで推測できますか？
‫つまり､ エリア・アンダー・カーブ､ 最大スコアは1です｡ 0.
‫つまり､ このカーブはこのコーナーまでまっすぐ上がり､ このコーナーを横切ってあのコーナーまでまっすぐ行くということです｡
‫では､ 実際に見てみましょう｡
‫だから､ もし完全なロックカーブとUをプロットして行くのなら S. のスコアで､ f pr tpr thresholds equals
‫rock curveとします｡
‫行ってください｡
‫なぜテストするのか？
‫これから､ この関数を使って､ ロックカーブをプロットしてみましょう｡
‫複数のロックカーブをプロットしたいので､ 便利なところをご覧ください｡
‫TPR fpr TPR そうしよう｡
‫つまり､ ここは完全なロックカーブなのです｡
‫ここの曲線下の面積です｡
‫何だかわかりますか？
‫話し合っただけです｡
‫とても完璧です｡
‫AUCスコアはROC｡
‫AUCスコア
‫なぜテストするのか？
‫これで､ 1． 0.
‫それで､ 現実には完璧なロックカーブというのは､ とてもありえないことなんです｡
‫つまり､ 完璧なモデルを手に入れたということです｡
‫誤検出はありません｡
‫すべてが真のプラスになる
‫もし､ 1. 0､ ここにロックIACのスコアがあります｡
‫これは､ モデルが正しいことを予測しているかどうかを確認するためのフラグになるのでしょうか？
‫ここでロックカーブが予測する主な内容は､ 真陽性率対偽陽性率です｡
‫そして､ それを煮詰めるために使える主な指標は､ 単なる曲線ではなく､ AUCスコアを使うことができます｡
‫ロックカーブを計算するために行うことですね｡
‫もし誰かがあなたのモデルのロックカーブを計算するように頼んだとしたら､ それは偽陽性率と真陽性率を比較することになります｡
‫さて､ ここまででロックカーブ､ カーブ下面積が見えてきました｡
‫次の分類指標､ あるいは分類モデルを評価する次の方法として､
‫混同行列を見てみましょう｡