ROC-AUC, ROC-CURVE, ROC-КРИВАЯ | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ
Поддержать канал можно оформив подписку на
🎉
🎉
🎉 А можете скидывать монеты на
💻 Мои курсы на платформе Stepik:
Канал в TG
Метрики качества позволяют оценивать способность моделей машинного обучения восстанавливать закономерности из данных. В этом видео посмотрим, что из себя представляет ROC-кривая и метрика ROC-auc.
Метрики помогают понять, когда модель начинает переобучаться, про это явление можете посмотреть в видео
Ноутбук из видео:
Остальные метрики классификации:
1. Accuracy -
2. Precision. Recall. Confusion Matrix -
3. F-score -
4. Micro, Macro, Weighted -
0:00 Ранее пройденные метрики
0:21 Датасет на сегодня
1:05 Обучение модели
1:10 Предсказания модели классификации
1:13 Метод predict для предсказания метки класса
1:21 Метод predict_proba для предсказания вероятностей по классам
2:13 Отсечка для вероятности (threshold)
3:01 Визуализация предсказанной вероятности быть первым классом
3:28 Визуализация отсечки 0.5
4:09 Матрица ошибок для отсечки 0.5
4:18 Расчет метрики ROC-curve (ROC-AUC)
4:42 TPR (True Positive Rate)
5:03 FPR (False Positive Rate)
5:27 Подсчет TPR и FPR через матрицу ошибок
5:43 Изменения отсечки по вероятности до 0.6 для уменьшения FPR
6:09 Матрица ошибок для отсечки 0.6
6:20 Изменения отсечки по вероятности до 0 для увеличения TPR
6:44 Матрица ошибок для отсечки 0
6:52 Резюме изменения отсечки по вероятности
6:59 Общие сведения о ROC-кривой (ROC-curve)
7:49 Подсчет ROC-кривой
8:03 Идеальная отсечка для бинарной классификации
8:28 Первая точка ROC-кривой. Отсечка по вероятности равна 1
8:50 Визуализация предсказаний с отсечкой 1
9:13 Первая точка на ROC-кривой
9:25 Вторая точка ROC-кривой. Отсечка по вероятности равна
9:59 Визуализация предсказаний с отсечкой
10:12 Вторая точка на ROC-кривой
10:18 Третья точка ROC-кривой. Отсечка по вероятности равна
10:32 Визуализация предсказаний с отсечкой
11:11 Третья точка на ROC-кривой
11:19 Четвертая точка ROC-кривой. Отсечка по вероятности равна 0
11:35 Визуализация предсказаний с отсечкой 0
12:04 Четвертая точка на ROC-кривой
12:12 Построение ROC-кривой через sklearn
12:26 Метрика ROC-AUC (Area Under Curve)
12:44 Резюме
12:53 ROC-кривая (ROC-curve)
13:20 ROC-AUC
13:59 Поддержать канал можно здесь
13 views
1022
294
3 months ago 00:14:38 13
ROC-AUC, ROC-CURVE, ROC-КРИВАЯ | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ
11 months ago 08:12:37 2
Python for Machine Learning full Course | Learn AI
2 years ago 01:47:41 31
4. Machine Learning for Financial Services (Janani Ravi, 2021)
2 years ago 00:24:27 1
Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python
2 years ago 00:13:47 1
#24. Метрики качества ранжирования. ROC-кривая | Машинное обучение
3 years ago 01:02:30 1
Лекция 12. AUC, ROC кривые. Логистическая регрессия (Анализ данных на Python. Ч2)
4 years ago 00:15:13 1
ROC and AUC in R
4 years ago 00:16:17 1
ROC and AUC, Clearly Explained!
4 years ago 00:37:44 1
Performance Measures - Machine Learning with TensorFlow & scikit-learn on Python - Dr. Ahmad Bazzi
5 years ago 01:17:33 7
Машинное обучение 3. Linear Classification
5 years ago 00:37:15 1
Machine Learning : Discussion on AUC-ROC Curve
6 years ago 00:14:06 1
ROC Curves and Area Under the Curve (AUC) Explained