Die Modellleistung muss beim maschinellen Lernen und in der Datenwissenschaft bewertet werden, um ein Modell zu entwickeln, das zuverlässig, genau und effizient bei der Erstellung jeglicher Vorhersagen ist. Einige gängige Werkzeuge hierfür sind die Verwirrungsmatrix und die ROC-Kurve. Beide dienen unterschiedlichen Zwecken und es ist für eine robuste Modellbewertung von entscheidender Bedeutung, genau zu wissen, wann sie eingesetzt werden sollen. In diesem Blog gehen wir auf die Details beider Tools ein, vergleichen sie und geben schließlich Hinweise, wann eines der beiden Tools bei der Modellbewertung eingesetzt werden sollte.
Die Modellleistung muss im maschinellen Lernen und in der Datenwissenschaft bewertet werden, um ein Modell zu erstellen, das zuverlässig, genau und effizient für jede Art von Vorhersage ist. Einige gängige Werkzeuge hierfür sind die Verwirrungsmatrix und die ROC-Kurve. Beide dienen unterschiedlichen Zwecken und es ist für eine robuste Modellbewertung von entscheidender Bedeutung, genau zu wissen, wann sie eingesetzt werden sollen. In diesem Blog gehen wir detailliert auf beide Tools ein, vergleichen sie und geben schließlich Hinweise, wann eines der beiden Tools bei der Modellbewertung verwendet werden sollte.
Eine Konfusionsmatrix ist eine Tabelle Wird zur Visualisierung der Leistung eines Klassifizierungsmodells verwendet. Im Allgemeinen werden die Vorhersagen des Modells in vier Klassen unterteilt:
True Positives (TP): Das Modell sagt die positive Klasse korrekt voraus.
True Negatives (TN): Das Modell sagt die negative Klasse korrekt voraus.
False Positives (FP): Das Modell sagt die positive Klasse falsch voraus.
Falsche Negative (FN): Das Modell hat fälschlicherweise die Negativklasse vorhergesagt; Fehler vom Typ II.
Bei der binären Klassifizierung können diese in einer 2x2-Matrix aufgebaut werden; im Falle einer Mehrklassenklassifikation werden sie auf größere Matrizen erweitert.
Genauigkeit: (TP TN) / (TP TN FP FN)
Präzision: TP / (TP FP)
Recall (Empfindlichkeit): TP / (TP FN)
F1-Score: 2 (Präzision * Recall) / (Precision Recall)
Verwenden Sie die Verwirrungsmatrix insbesondere dann, wenn Sie detaillierte Einblicke in die Ergebnisse der Klassifizierung wünschen. Sie erhalten eine detaillierte Analyse der Leistung in Klassen, genauer gesagt der Schwachstellen des Modells, z. B. hohe Fehlalarme.
Klassenunausgeglichene Datensätze: Präzision, Rückruf und der F1-Score sind einige der Metriken, die aus der Verwirrungsmatrix abgeleitet werden könnten. Diese Kennzahlen sind in Situationen nützlich, in denen Sie mit Klassenungleichgewichten zu kämpfen haben. Sie geben wirklich Aufschluss über die Modellleistung im Vergleich zur Genauigkeit.
Binäre und Multiklassen-Klassifizierungsprobleme: Die Verwirrungsmatrix findet alltäglichen Einsatz bei Problemen der binären Klassifizierung. Dennoch kann es leicht verallgemeinert werden, um Modelle zu schätzen, die auf mehreren Klassen trainiert wurden, und wird so zu einem vielseitigen Werkzeug.
Die Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurve ist ein grafisches Diagramm, das veranschaulicht, wie gut ein binäres Klassifikationssystem funktioniert, wenn die Unterscheidungsschwelle variiert wird. Eine ROC-Kurve sollte erstellt werden, indem die True-Positive-Rate gegen die False-Positive-Rate bei verschiedenen Schwellenwerteinstellungen aufgetragen wird.
True-Positive-Rate, Rückruf: TP / (TP FN)
Falsch-Positiv-Rate (FPR): FP / (FP TN)
Die Fläche unter der ROC-Kurve (AUC-ROC) dient oft als zusammenfassendes Maß dafür, wie gut ein Modell in der Lage ist, die positiven und negativen Klassen zu unterscheiden. Eine AUC von 1 entspricht einem perfekten Modell; Eine AUC von 0,5 entspricht einem Modell ohne Unterscheidungskraft.
Die ROC-Kurve ist in den folgenden Szenarien besonders nützlich:
ROC-Kurven zur Auswertung binärer Klassifikatoren sind spezifisch für binäre Klassifizierungsaufgaben und daher nicht direkt auf Mehrklassenprobleme anwendbar.
Der Vergleich mehrerer Modelle AUC-ROC ermöglicht den Vergleich verschiedener Modelle durch einen einzelnen Skalarwert, unabhängig in Bezug auf die Wahl des Entscheidungsschwellenwerts.
Die ROC-Kurve hilft, wenn Sie die Empfindlichkeit wissen möchten -Spezifitätskompromisse bei verschiedenen Schwellenwerten.
Verwirrungsmatrix: Sie bietet eine klassenweise Aufschlüsselung der Leistung eines Modells, was bei der Diagnose von Problemen mit dem Modell in Bezug auf bestimmte Klassen sehr hilfreich ist.
ROC-Kurve: Sie gibt das Gesamtbild der Unterscheidungsfähigkeit des Modells über alle möglichen Schwellenwerte hinweg, zusammengefasst durch die AUC.
Konfusionsmatrix: Unter anderem sind Metriken wie Präzision und Rückruf aus einer Verwirrungsmatrix im Zusammenhang mit Klassenungleichgewichten aussagekräftiger.
ROC-Kurve: Bei stark unausgeglichenen Datensätzen könnte die ROC-Kurve weniger aussagekräftig sein, da sie die Klassenverteilung nicht direkt berücksichtigt.
Verwirrungsmatrix: Nicht nur binäre Klassifizierung, sondern auch Multiklassenklassifizierung funktioniert.
ROC-Kurve: Hauptsächlich in der binären Klassifizierung, obwohl Erweiterungen auf Multi- Klassenaufgaben sind verfügbar
Verwirrungsmatrix: Metriken werden bei einem festen Schwellenwert berechnet.
ROC-Kurve: Die Leistung für alle möglichen Schwellenwerte wird visualisiert.
Es hängt alles vom Einzelfall und den spezifischen Anforderungen ab, ob Sie Confusion Matrix oder ROC Curve verwenden müssen.
Die Wahl zwischen der Verwirrungsmatrix und der ROC-Kurve basiert auf Ihren spezifischen Bedürfnissen und dem Kontext Ihres Problems.
Sie möchten die Leistung Ihres Modells für jede Klasse im Detail wissen.
Sie haben es mit klassenunausgeglichenen Daten zu tun und benötigen mehr als eine Genauigkeitsmetrik.
Sie arbeiten an der Modellevaluierung für die Klassifizierung mehrerer Klassen.
Sie möchten die Leistung verschiedener binärer Klassifikatoren bei verschiedenen Schwellenwerten vergleichen.
Sie interessieren sich für die allgemeine Fähigkeit des Modells, zwischen Klassen zu unterscheiden.
Sie möchten nur eine zusammenfassende Metrik – AUC – haben, um die Modelle zu vergleichen .
Sowohl eine Verwirrungsmatrix als auch eine ROC-Kurve sind wirklich nützliche Ergänzungen für die Trickkiste eines jeden Datenwissenschaftlers. Die beiden Tools bieten unterschiedliche Einblicke in die Modellleistung. Beispielsweise ist eine Verwirrungsmatrix gut darin, klassenspezifische, detaillierte Metriken bereitzustellen, die für das genaue Verständnis des Verhaltens eines Modells von entscheidender Bedeutung sind, insbesondere bei unausgeglichenen Datensätzen. Im Gegensatz dazu gelingt es der ROC-Kurve ziemlich gut, die gesamte Unterscheidungskraft binärer Klassifikatoren über alle Schwellenwerte hinweg zu erfassen. Wenn Sie die spezifischen Stärken und Schwächen der Techniken beherrschen, können Sie dann das richtige Tool für Ihre spezifischen Modellbewertungsanforderungen anwenden, um genauere, zuverlässigere und effektivere Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwirrungsmatrix vs. ROC-Kurve: Wann welche für die Modellbewertung verwendet werden sollte. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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