Γλωσσάριο

Καμπύλη ROC

Τι είναι Καμπύλη ROC;

Η καμπύλη ROC (receiver operating characteristic) δείχνει πόσο καλά ένα μοντέλο ταξινόμησης διαχωρίζει δύο κλάσεις. Για κάθε πιθανό όριο απόφασης απεικονίζει το ποσοστό αληθών θετικών (recall) έναντι του ποσοστού ψευδών θετικών. Όσο πιο κοντά φτάνει η καμπύλη στην πάνω αριστερή γωνία, τόσο καλύτερα· η διαγώνιος αντιστοιχεί σε καθαρή εικασία. Η περιοχή κάτω από αυτήν (AUC) συνοψίζει την καμπύλη σε έναν μόνο αριθμό και βοηθά, για παράδειγμα, στη σύγκριση διαφορετικών μοντέλων ανίχνευσης απάτης.

Θέματα

μετρική
αξιολόγηση μοντέλου
ταξινόμηση

Δοκιμάστε το KI.ordo

Πράκτορες, ροές εργασιών και πρότυπα σε έναν χώρο εργασίας – δωρεάν επίδειξη 24 ωρών.

Έναρξη επίδειξης

← Όλοι οι όροι

Σχετικοί όροι

Εμβαδόν κάτω από την καμπύλη (AUC)

Το εμβαδόν κάτω από την καμπύλη (Area under the curve, AUC) είναι μια μετρική για μοντέλα ταξινόμησης και αναφέρεται συνήθως στην καμπύλη ROC. Δείχνει πόσο καλά ένα μοντέλο διαχωρίζει τις θετικές από τις αρνητικές περιπτώσεις, ανεξάρτητα από οποιοδήποτε συγκεκριμένο κατώφλι. Τιμή 1 σημαίνει τέλειο διαχωρισμό· το 0,5 δεν είναι καλύτερο από την εικασία. Παράδειγμα: ένα μοντέλο διαρροής πελατών με AUC 0,85 κατατάσσει έναν τυχαία επιλεγμένο πελάτη που φεύγει ως πιο επικίνδυνο από έναν πιστό στο 85% των περιπτώσεων.

Μετρική αξιολόγησης
ROC
+1

Ανάκληση (recall) στη μηχανική μάθηση

Η ανάκληση (recall, ονομάζεται επίσης ευαισθησία ή ποσοστό αληθών θετικών) μετρά ποιο ποσοστό των πραγματικών θετικών περιπτώσεων εντοπίζει ένα μοντέλο: τα σωστά αναγνωρισμένα θετικά διά του συνόλου των πραγματικών θετικών. Αν ένα φίλτρο απάτης εντοπίζει 80 από 100 πραγματικές περιπτώσεις απάτης, η ανάκλησή του είναι 0,8. Η υψηλή ανάκληση έχει σημασία όταν οι περιπτώσεις που διαφεύγουν έχουν υψηλό κόστος, όπως στην ιατρική διάγνωση. Επειδή αγνοεί τους ψευδείς συναγερμούς, συνήθως εξετάζεται μαζί με την ακρίβεια (precision), για παράδειγμα στο F-score.

μετρική
αξιολόγηση μοντέλου
+1

Πίνακας σύγχυσης (confusion matrix)

Ένας πίνακας σύγχυσης (confusion matrix) είναι ένας πίνακας που συγκρίνει τις προβλέψεις ενός ταξινομητή με τις πραγματικές κλάσεις. Για δύο κλάσεις, δείχνει τα αληθή θετικά, τα ψευδώς θετικά, τα αληθή αρνητικά και τα ψευδώς αρνητικά. Από αυτόν μπορούν να υπολογιστούν μετρικές όπως η ακρίβεια, η ανάκληση και η βαθμολογία F1, και γίνεται σαφές ποια σφάλματα εμφανίζονται. Παράδειγμα: ένα φίλτρο ανεπιθύμητης αλληλογραφίας που επισημαίνει πολλά γνήσια email ως spam έχει πολλά ψευδώς θετικά, κάτι που συχνά κοστίζει περισσότερο από ένα μήνυμα spam που ξέφυγε.

Αξιολόγηση μοντέλων
Κατάταξη
+1

Ταξινομητής

Ένας ταξινομητής είναι ένα μοντέλο ή μια μέθοδος που αντιστοιχίζει εισόδους σε μία από πολλές προκαθορισμένες κατηγορίες. Κλασικές παραλλαγές, όπως τα δέντρα αποφάσεων ή ο απλός Bayes (naive Bayes), εκπαιδεύονται σε επισημασμένα παραδείγματα· τα γλωσσικά μοντέλα μπορούν επίσης να ταξινομούν κείμενα βάσει μιας περιγραφής των κατηγοριών. Τυπικές χρήσεις είναι ο εντοπισμός ανεπιθύμητης αλληλογραφίας, η ταξινόμηση αιτημάτων πελατών ανά θέμα και η κατηγοριοποίηση αποδείξεων. Η ποιότητα μετριέται με μετρικές όπως η ορθότητα, η ακρίβεια και η ανάκληση.

Κατάταξη
Μηχανική μάθηση
+1

Πρότυπο