‫Então, deixamos o último vídeo calculando o falso positivo, certo, verdadeiro, positivo, certo do nosso modelo.
‫E em que limites?
‫Usando a função rock.
‫Agora, meio que recuperamos a taxa de falsos positivos, mas está em uma série de números.
‫Então, olhar para isso, novamente, não faz muito sentido.
‫Mas traçar e ver a curva da rocha, a curva real da rocha fará um pouco mais de sentido.
‫O que vamos fazer é criar uma função para traçar curvas RISC.
‫Agora, em sua prática, quando você precisa fazer plotagens múltiplas, como vimos na seção matplotlib, você pode
‫querer criar uma função que faça plotagens para você.
‫Se você quiser fazer mais do mesmo enredo.
‫Então é isso que vamos fazer aqui.
‫Veja um exemplo de como podemos criar a função de plotagem de curva ROC.
‫Portanto, em primeiro lugar, importará matplotlib, não o gráfico de pizza.
‫Eu vou ir tão bonito, vou chamá-lo de curva Roc de enredo simples e agradável.
‫Vai pegar o falso positivo, certo.
‫E o verdadeiro direito positivo.
‫Aí nós vamos vir aqui, vai deixar um belo barbante.
‫Portanto, faz um pouco de sentido comunicativo.
‫Os gráficos são curvas de rocha dada a taxa de falsos positivos.
‫FPA e verdadeiro tipo de modelo certo positivo.
‫Maravilhoso, bom e simples, então vá plot Rakove plot plot.
‫Vamos passar o falso positivo.
‫A taxa correta e verdadeira e positiva, e daremos a ela uma pontuação de cor.
‫Mas lembre-se de que essas bibliotecas pegam cheiros americanos.
‫Você vai aqui laranja e, em seguida, o rótulo é igual a curva RRC Ferar e, em seguida, vamos traçar a linha sem
‫poder preditivo.
‫Isso vai ser uma linha de base.
‫Você verá quando o enredo for lançado.
‫Fará um pouco mais de sentido.
‫Dessa forma, podemos comparar nosso modelo a algum outro modelo arbitrário que simplesmente não prevê nada.
‫Zero um maravilhoso e a cor será azul escuro. O estilo de linha o manterá pontilhado.
‫Na verdade, são apenas dois, então parece diferente para o nosso roqueiro e a gravadora está adivinhando.
‫Portanto, esta é a linha que você verá quando traçarmos é basicamente como se nosso modelo estivesse apenas adivinhando.
‫Então iremos customizar o enredo.
‫Marcador de penalidade X, isso vai ser um falso positivo bem aqui, e então vamos receber uma penalidade enquanto podemos estar
‫sem gasolina.
‫Bem, este é o verdadeiro positivo, certo?
‫Isso ocorre porque temos FBAR, o rótulo X, e conforme os dados de Y são obtidos, positivo.
‫E então vamos receber nossa característica operacional.
‫Ah, entendo.
‫Bem, esse é o tipo de enredo que você pode dar a alguém quando está pedindo a pedra, certo?
‫É por isso que estou mostrando esse show.
‫E provavelmente você também verá esse tipo de trama quando der uma olhada em diferentes problemas de
‫classificação online.
‫Eu posso usar a curva da rocha como um exemplo de como o modelo está se saindo.
‫Queremos primeiro TPA da fpr.
‫Bela.
‫Portanto, isso deve funcionar.
‫Maravilhoso.
‫O que está acontecendo aqui?
‫Finalmente conseguimos ver como é a curva de uma rocha.
‫Se formos ouvir se a taxa de falsos positivos é zero vírgula seis, a taxa de verdadeiros positivos será de
‫um ponto.
‫Eu digo que a pontuação máxima que posso conseguir é um vírgula zero aqui em cima.
‫E então este modelo aqui indo de ponta a ponta é adivinhação.
‫Você consegue adivinhar onde a curva de rocha mais ideal pode terminar?
‫Se isso for adivinhação e nosso modelo estiver se saindo muito melhor do que adivinhando, obtendo cerca de 80 por cento, 85 por cento.
‫Oitenta e dois por cento, algo assim.
‫Você consegue adivinhar para onde vai a curva mais ideal?
‫Isso mesmo.
‫Se você não puder, vamos dar uma olhada nele, então, antes de fazermos, vamos dar uma olhada
‫na pontuação AUC.
‫Podemos fazer isso a partir de Escalon import rock, a U. S. pontuação.
‫E então é aqui que o U. S. entra em jogo do rock.
‫Então, quando você ouvir a curva de Arianda ou a característica de operação do receptor, o que é um U. S. pontuação e assim por diante, podemos fazer
‫isso.
‫Vamos apenas ver em ação.
‫Isso leva os rótulos de teste, bem como as probabilidades.
‫Nós vamos.
‫Então, podemos fazer por que probs?
‫Oh, precisamos.
‫Positivos.
‫Aqui vamos nós.
‫Então, como eu soube disso novamente, doutrina?
‫Por que é verdade, por que escola?
‫Maravilhoso.
‫E qual é essa métrica que você pode estar perguntando?
‫Bem, lembre-se, AUC significa Área sob uma curva.
‫E então se fossemos calcular, tomar nossa curva, ignore esta por um segundo.
‫Vamos nos livrar disso.
‫Então, se tivéssemos que fazer nossa curva.
‫Este ano, é uma curva um pouco irregular, mas é uma curva,
‫e se fôssemos medir a área, sombreando tudo aqui, sombreie tudo isso e descobriremos, então teríamos um aqui.
‫Estamos perdendo algum espaço aqui.
‫Portanto, nossa área definitivamente não será uma.
‫Nossa pontuação vai levar o ponto oito para o ponto oito, quatro nove.
‫Agora, a pontuação máxima que você pode obter, pode adivinhar, com um U. S. pontuação.
‫Portanto, na área sob a curva, a pontuação máxima que você pode obter é um ponto zero.
‫E isso significa que a curva vai direto aqui até este canto e direto aqui até aquele
‫canto.
‫Agora vamos vê-lo em ação.
‫Então, se vamos traçar uma curva ROC perfeita e um U. S. escola, vamos fazer FPA para Threshold's
‫igual a rocka.
‫Por que testar agora um gráfico onde você usará nossa função aqui, Rob pode ver onde isso é
‫útil porque queremos representar várias curvas de rocha, TPR, FPA, TPA.
‫Vamos fazer isso.
‫Portanto, esta é uma curva perfeita aqui.
‫A área sob a curva aqui.
‫Você consegue adivinhar o que seria?
‫Acabamos de discutir isso de forma perfeita.
‫Você está dizendo que a escola é um U. S. escola?
‫Por que testar.
‫Agora, isso é um vírgula zero e, portanto, na realidade, uma curva perfeita é muito improvável.
‫Isso significa que você tem um modelo perfeito, sem falsos positivos.
‫Tudo é um verdadeiro positivo.
‫Se você viu um 1. 0 sua pontuação de QI de rock.
‫Isso vai levantar uma bandeira para ver se o seu modelo está prevendo a coisa certa?
‫Os principais detalhes aqui que Rakove está prevendo é uma taxa de verdadeiro positivo versus uma taxa de falso
‫positivo.
‫E a principal métrica que você pode usar para resumir, em vez de ser apenas uma curva, você pode usar
‫a pontuação AUC.
‫Então é isso que você faz para calcular a curva de uma rocha.
‫Se alguém lhe pedir para calcular uma curva de rocha para o seu modelo, ele vai comparar a taxa de falso
‫positivo com a taxa de verdadeiro positivo.
‫Agora vimos as curvas das rochas, uma área sob a curva.
‫Vamos dar uma olhada.
‫E a próxima métrica de classificação ou a próxima maneira de avaliar o modelo de classificação, e isso é
‫com uma matriz de confusão.