Основы машинного обучения, лекция 9 — метрики качества классификации

• В видео обсуждается метрика точности и полноты для классификации.  

• Точность показывает, насколько модель может доверять своим выводам, а полнота - насколько модель может найти положительный класс.  

• Предлагается усреднить точность и полноту для получения единого показателя качества.  

• Усреднение может быть арифметическим или геометрическим.  

• Предлагается использовать минимум из точности и полноты для оценки качества модели.  

• Это позволяет учитывать специфику хороших моделей и отличать их от плохих.  

• В видео обсуждается идея усреднения показателей точности и полноты для моделей классификации.  

• Усреднение может быть выполнено с помощью арифметического среднего, которое является наиболее распространенным способом, или с помощью гармонического среднего, которое сглаживает арифметическое среднее и делает линии уровня более изогнутыми.  

• Гармоническое среднее лучше, так как оно ближе к минимуму и учитывает оба показателя.  

• В видео также обсуждается обобщение гармонического среднего, которое учитывает коэффициент бета.  

• Коэффициент бета может быть равен 0.5, 1 или 2, и его значение определяет, какой показатель важнее: точность или полнота.  

• Если бета равна 0.5, то точность важнее, если бета равна 1, то полнота важнее, а если бета равна 2, то оба показателя одинаково важны.  

• В видео сравниваются арифметическое и гармоническое средние, и объясняется, почему гармоническое среднее лучше.  

• Арифметическое среднее плохо тем, что оно не отличает модели с высокой точностью и низкой полнотой от адекватных моделей.  

• Гармоническое среднее больше похоже на минимум и лучше подходит для задач, где важно высокое качество обоих показателей.  

• В видео обсуждается, как порог влияет на точность и полноту модели.  

• Порог позволяет поднять уверенность модели в объектах, которые она относит к положительному классу.  

• В примере рассматривается выборка и модель с порогом.  

• Порог может быть использован для оценки точности и полноты модели.  

• В видео обсуждаются два типа кривых для оценки модели: престижная рекол кривая и рок кривая.  

• Престижная рекол кривая строится на основе всех возможных порогов и их влияния на точность и полноту модели.  

• Престижная кривая используется для оценки качества ранжирования объектов моделью.  

• Площадь под престижной кривой характеризует качество ранжирования.  

• Рок-кривая используется для оценки качества классификации объектов моделью.  

• Рок-кривая строится на основе фолс позити фрейда и трупозити фрейда.  

• Рок-кривая всегда стартует из точки 0-0 и заканчивается в точке 1-1.  

• Рок-кривая может быть использована для оценки качества обучения модели.  

• Коэффициент Джини - это площадь между рок-кривой и диагональю.  

• Коэффициент Джини используется для оценки качества модели по сравнению с рандомной моделью.  

• Площадь под кривой ROC может быть использована для отслеживания динамики модели, но обычно используется для обучающих выборок.  

• Площадь под кривой ROC чувствительна к размеру отрицательного класса, что может ввести в заблуждение.  

• Площадь под кривой ROC и площадь под кривой PR могут быть использованы для сравнения моделей, но стоит помнить о разнице в интерпретации и чувствительности к размеру классов.  

• Площадь под кривой PR может быть полезна, когда важно, чтобы фолс позитивов было мало относительно объектов, отнесенных к положительному классу.  

• Метрики точности ROC и PR могут быть использованы для оценки модели, но стоит учитывать контекст и возможные проблемы с переобучением.  

• Площадь под кривой ROC может быть более стабильной на новых данных, но может быть менее предсказуемой.