‫Así que dejamos el último video calculando el falso positivo, correcto, verdadero, positivo, correcto de nuestro modelo.
‫¿Y en qué umbrales?
‫Usando la función rock.
‫Ahora, recuperamos la tasa de falsos positivos, pero está en una matriz de números.
‫Así que mirar esto, de nuevo, no tiene mucho sentido.
‫Pero al trazarlo y ver la curva de la roca, la curva de la roca real tendrá un poco más de sentido.
‫Lo que vamos a hacer es crear una función para trazar curvas RISC.
‫Ahora, en su práctica, cuando necesite hacer varios gráficos, como vimos en la sección matplotlib, es posible que desee
‫crear una función que haga los gráficos por usted.
‫Si quieres hacer más de la misma trama.
‫Entonces eso es lo que vamos a hacer aquí.
‫Solo vea un ejemplo de cómo podríamos crear la función de trazado de curvas ROC.
‫Entonces, en primer lugar, importará matplotlib, no un gráfico circular.
‫Voy a ir tan bonito, voy a llamarlo bonito y simple plot roc curve.
‫Va a tomar el falso positivo, cierto.
‫Y el verdadero derecho positivo.
‫Entonces vamos a venir aquí, dejaremos una linda cadena.
‫Entonces tiene un poco de sentido comunicativo.
‫Las parcelas son curvas de roca dada la tasa de falsos positivos.
‫FPA y tipo de modelo correcto verdadero positivo.
‫Maravilloso, agradable y simple, luego vaya a trazar la trama de la trama de Rakove.
‫Vamos a pasarle el falso positivo.
‫Correcto y la tasa positiva verdadera, y le daremos una puntuación de color.
‫Pero recuerde que estas son estas bibliotecas que llevan el olfato americano.
‫Usted va aquí en naranja y luego la etiqueta es igual a la curva RRC Ferar y luego vamos a ir a trazar la línea sin
‫poder predictivo.
‫Esta será una línea de base.
‫Lo verás cuando salga la trama.
‫Tendrá un poco más de sentido.
‫De esa manera podemos comparar nuestro modelo con algún otro modelo arbitrario que simplemente no predice nada.
‫Cero uno maravilloso y el color será azul oscuro, el estilo de línea lo mantendrá punteado.
‫En realidad, estos son solo dos, por lo que se ve diferente a nuestro rockero y la etiqueta está adivinando.
‫Así que esta es la línea que verá cuando graficamos, es básicamente como si nuestro modelo estuviera adivinando.
‫Luego, vamos a personalizar la trama.
‫Etiqueta de Penalización X, esto va a ser un falso positivo aquí mismo, y luego vamos a recibir una penalización mientras nos quedemos
‫sin gasolina.
‫Bueno, esto es lo verdaderamente positivo, ¿verdad?
‫Esto se debe a que obtuvimos FBAR, la etiqueta X, y como se dibujaron los datos de Y, positivo.
‫Y luego vamos a recibir nuestra característica operativa.
‫Ah, ya veo.
‫Ahora, este es el tipo de trama que le puedes dar a alguien cuando está pidiendo la piedra, ¿verdad?
‫Por eso les muestro este programa.
‫Y probablemente también vendrá este tipo de trama cuando eche un vistazo a diferentes problemas de clasificación
‫en línea.
‫Podría usar la curva de la roca como un ejemplo de cómo está funcionando el modelo.
‫Queremos el primer TPA de fpr.
‫Hermosa.
‫Entonces esto debería funcionar.
‫Maravilloso.
‫¿Que esta pasando aqui?
‫Finalmente llegamos a ver cómo se ve una curva de roca.
‫Si vamos a escuchar si la tasa de falsos positivos es cero coma seis, la tasa de verdaderos positivos será
‫un punto.
‫Digo que la puntuación máxima que puedo obtener es un punto cero aquí.
‫Y entonces este modelo aquí que va de esquina a esquina es adivinar.
‫¿Puedes adivinar dónde podría terminar la curva de roca más ideal?
‫Si esto es adivinar y nuestro modelo lo está haciendo mucho mejor que adivinar, obteniendo alrededor del 80 por ciento, el 85 por ciento.
‫Ochenta y dos por ciento, algo así.
‫¿Puedes adivinar dónde irá la curva más ideal?
‫Eso es correcto.
‫Si no puede, vamos a echarle un vistazo, así que antes de hacerlo, echemos un vistazo a
‫la puntuación AUC.
‫Podemos hacer esto desde Escalon import rock, a U. S. puntaje.
‫Y aquí es donde la U. S. entra en juego desde el rock.
‫Entonces, cuando escuche la curva Arianda o la característica operativa del receptor, ¿qué es una U. S. puntuación y así sucesivamente, podemos hacer
‫eso.
‫Veámoslo en acción.
‫Esto toma las etiquetas de prueba así como las probabilidades.
‫Bien.
‫Entonces podemos hacer ¿por qué problemas?
‫Oh, lo necesitamos.
‫Positivos.
‫Aquí vamos.
‫Entonces, ¿cómo supe esto de nuevo, doctrina?
‫¿Por qué cierto, por qué la escuela?
‫Maravilloso.
‫Entonces, ¿cuál es esta métrica que podrías estar preguntando?
‫Bueno, esto es, recuerde, AUC son las siglas de Area Under a Curve.
‫Entonces, si tuviéramos que calcular, tome nuestra curva, ignore esta por un segundo.
‫Vamos a deshacernos de eso.
‫Entonces, si tuviéramos que tomar nuestra curva.
‫Este año, es una curva un poco irregular, pero es una curva, y si tuviéramos que
‫medir el área, así que sombrear todo aquí debajo, sombrear todo esto y resolverlo, entonces tenemos uno al otro lado de aquí.
‫Nos falta algo de espacio aquí arriba.
‫Entonces nuestra área definitivamente no va a ser una.
‫Nuestro puntaje va a sumar punto ocho por punto ocho, cuatro nueve.
‫Ahora, el puntaje máximo que puede obtener, puede adivinarlo, con una U. S. puntaje.
‫Entonces, en el área debajo de la curva, la puntuación máxima que puede obtener es un punto cero.
‫Y eso significa que la curva va directamente hacia arriba hasta esta esquina y hacia aquí hasta esa
‫esquina.
‫Ahora veámoslo en acción.
‫Entonces, si vamos a trazar una curva ROC perfecta y una U. S. escuela, vamos a pasar FPA a Threshold's
‫es igual a rocka.
‫¿Por qué probar ahora una parcela en la que va a usar nuestra función aquí? Rob pudo ver dónde
‫resulta útil porque queremos trazar múltiples curvas de roca, TPR, FPA, TPA.
‫Vamos a hacer eso.
‫Entonces esta es una curva perfecta aquí.
‫El área debajo de la curva aquí.
‫¿Puedes adivinar cuál sería?
‫Lo discutimos tan perfecto.
‫Dices que la escuela es una U. S. ¿colegio?
‫Por qué probar.
‫Ahora, eso es un punto cero, por lo que, en realidad, una curva perfecta es muy poco probable.
‫Eso significa que tienes un modelo perfecto, no tiene falsos positivos.
‫Todo es realmente positivo.
‫Si vio un 1. 0 su puntaje de coeficiente intelectual de rock.
‫¿Eso tal vez levantará una bandera para ver si su modelo está prediciendo lo correcto?
‫Los principales detalles aquí que predice Rakove es una tasa de verdaderos positivos versus una tasa de falsos
‫positivos.
‫Y la métrica principal que puede usar para reducirla en lugar de ser solo una curva, puede usar
‫la puntuación AUC.
‫Entonces eso es lo que haces para calcular una curva de roca.
‫Si alguien le pide que calcule una curva de roca para su modelo y va a comparar la tasa de falsos
‫positivos con la tasa de verdaderos positivos.
‫Así que ahora hemos visto curvas de roca, un área debajo de la curva.
‫Echemos un vistazo.
‫Y la siguiente métrica de clasificación o la siguiente forma de evaluar el modelo de clasificación, y eso es
‫con una matriz de confusión.