Запитання з тегом «calibration»

Припустимо, у мене є прогнозована модель, яка створює для кожного примірника ймовірність для кожного класу. Тепер я визнаю, що існує багато способів оцінити таку модель, якщо я хочу використовувати ці ймовірності для класифікації (точність, відкликання тощо). Я також усвідомлюю, що крива ROC та площа під нею можна використовувати для визначення …

23 data-visualization  classification  predictive-models  binary-data  calibration 

Для того, щоб відкалібрувати рівень довіри до ймовірності в контрольованому навчанні (скажімо, зіставити довіру з SVM або дерева рішень за допомогою проб даних), одним із методів є використання масштабування Платта (наприклад, отримання каліброваних ймовірностей з підвищення рівня ). В основному використовується логістична регресія для відображення на . Залежна змінна є …

17 logistic  cross-validation  calibration 

У Scikit є CalibratedClassifierCV , що дозволяє нам калібрувати наші моделі на певній парі X, y. Він також чітко стверджує, щоdata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. Якщо вони повинні бути непересічними, чи законно навчати класифікатора наступним чином? model = CalibratedClassifierCV(my_classifier) model.fit(X_train, y_train) Я побоююся, …

16 cross-validation  scikit-learn  validation  train  calibration 

Я хотів би поради щодо об'єднання графіків / статистичних даних щодо калібрування після багаторазової імпутації. Налагоджуючи розробку статистичних моделей з метою прогнозування майбутньої події (наприклад, використовуючи дані з лікарняних записів для прогнозування виживання після лікарні або після подій у лікарні), можна уявити, що є дещо до безлічі відомостей. Множинна імпутація …

15 data-visualization  data-imputation  multiple-imputation  pooling  calibration 

Передумови: Тут є кілька чудових питань / відповідей щодо того, як відкалібрувати моделі, які прогнозують ймовірність того, що результат відбудеться. Наприклад Шкала барію та його розкладання на роздільну здатність, невизначеність та надійність . Калібрувальні графіки та ізотонічна регресія . Ці методи часто вимагають використання методу бінінгу за передбачуваними ймовірностями, так …

12 probability  predictive-models  binary-data  calibration  scoring-rules 

Я програмую і займаюся тестовими розробками. Після того, як я змінив код, я запускаю свої тести. Іноді вони досягають успіху, а іноді - невдачі. Перед тим, як запустити тест, я записую число від 0,01 до 0,99, щоб переконатися, що тест буде успішним. Хочу знати, чи вдосконалююсь я передбачуючи, чи вдасться …

10 forecasting  decision-theory  calibration  scoring-rules 

У наукових документах про калібрування ймовірностей вони порівнюють логістичну регресію з іншими методами та зазначають, що випадковий ліс менш калібрований, ніж логістична регресія. Чому логістична регресія добре відкалібрована? Як можна зруйнувати калібрування логістичної регресії (не те, що хотілося б - просто як вправу)?

9 regression  logistic  calibration