Mavzu: Sinflashtirish masalasi uchun logistic regressiya funksiyasidan foydalanish 714-19-guruh rasulova marjona

ROC-egri chizig’i

• 
  //hisoblash ()
  
• 
  ROC-egri chizig'iga nuqta () kiriting
  

  Natijada ma'lum bir egri chiziq paydo bo'ladi.

  Grafik ko'pincha to'g'ri chiziq bilan to'ldiriladi.

  E'tibor bering, ROC egri chizig'ining nuqtalarini hisoblashning yuqorida keltirilganiga qaraganda ancha tejamkor usuli mavjud, chunki uning hisoblash murakkabligi chiziqli bo'lmagan va ga teng: har bir pol uchun yozuvlar bo'ylab "yugurish" va har safar TP va FP ni hisoblash kerak. Agar biz klassifikatorning (reyting) chiqish maydonining kamayish tartibida tartiblangan ma'lumotlar to'plamini pastga siljitsak, biz ROC egri chizig'ining barcha nuqtalarining qiymatlarini bir o'tishda hisoblab, TP va FP qiymatlarini ketma-ket yangilashimiz mumkin.

  • 
    

    ROC-egri chizig’i

    Ideal tasniflagich uchun ROC egri chizig'i yuqori chap burchakdan o'tadi, bu erda haqiqiy ijobiylarning nisbati 100% yoki 1,0 (ideal sezuvchanlik), noto'g'ri musbatlar nisbati esa nolga teng. Shuning uchun, egri chiziq yuqori chap burchakka qanchalik yaqin bo'lsa, modelning bashorat qilish kuchi shunchalik yuqori bo'ladi. Aksincha, egri chiziqning egilishi qanchalik kam bo'lsa va u diagonal chiziqqa qanchalik yaqin bo'lsa, modelning samaradorligi kamroq bo'ladi. Diagonal chiziq "foydasiz" tasniflagichga mos keladi, ya'ni. ikki sinfning to'liq farqlanmasligi.

    ROC egri chiziqlarini vizual baholashda ularning bir-biriga nisbatan joylashuvi ularning qiyosiy samaradorligini ko'rsatadi. Yuqorida va chapda joylashgan egri modelning kattaroq bashorat qilish kuchini ko'rsatadi. Shunday qilib, rasmda. 4, ikkita ROC egri chizig'i bitta grafik ustiga qo'yilgan. Ko'rinib turibdiki, "A" modeli yaxshiroq.

    ROC-egri chizig’i

  ROC egri chiziqlarini vizual taqqoslash har doim ham eng samarali modelni aniqlay olmaydi. ROC egri chiziqlarini solishtirishning o'ziga xos usuli bu egri chiziq ostidagi maydonni baholashdir. Nazariy jihatdan, u 0 dan 1,0 gacha o'zgaradi, lekin model har doim ijobiy diagonaldan yuqorida joylashgan egri chiziq bilan tavsiflanganligi sababli, odatda 0,5 ("foydasiz" tasniflagich) dan 1,0 ("ideal" model) ga o'zgarishlar haqida aytiladi.

  
  Bu bahoni to‘g‘ridan-to‘g‘ri ko‘pburchak ostidagi maydonni o‘ng va pastdan koordinata o‘qlari bilan va yuqoridan chap tomondan eksperimental olingan nuqtalar bilan chegaralangan maydonni hisoblash yo‘li bilan olish mumkin (5-rasm). Egri chiziq ostidagi maydonning raqamli o'lchovi AUC (Area Under Curve) deb ataladi. Siz buni, masalan, raqamli trapezoidal usul yordamida hisoblashingiz mumkin: