Как специалисты по данным оценивают эффективность модели классификации?
Матрица путаницы — это таблица, которая используется для оценки эффективности модели классификации. Обычно он содержит четыре записи: истинно положительные, ложноположительные, истинно отрицательные и ложноотрицательные.
Чтобы интерпретировать матрицу путаницы, вам необходимо учитывать следующее:
- Истинные положительные результаты (TP) – это количество раз, когда модель предсказывала положительный класс (например, "да" или "1"), и фактический класс также был положительным. Это количество правильных прогнозов, сделанных моделью для положительного класса.
- Ложные срабатывания (FP) – это количество случаев, когда модель предсказывала положительный класс, но фактический класс был отрицательным. Это количество неверных прогнозов, сделанных моделью для положительного класса.
- Истинно отрицательные значения (TN) – это количество случаев, когда модель предсказывала отрицательный класс, и фактический класс также был отрицательным. Это количество правильных прогнозов, сделанных моделью для отрицательного класса.
- Ложноотрицательные результаты (FN) – это количество случаев, когда модель предсказывала отрицательный класс, но фактический класс был положительным. Это количество неверных прогнозов, сделанных моделью для отрицательного класса.
Чтобы оценить производительность модели классификации, вы можете использовать ряд метрик, полученных из записей в матрице путаницы. Некоторые общие показатели включают точность, точность, полноту и оценку F1.
Точность — это общий процент правильных прогнозов, сделанных моделью. Рассчитывается как отношение правильных прогнозов (TP+TN) к общему количеству прогнозов (TP+TN+FP+FN).
Точность – это процент правильных положительных прогнозов, сделанных моделью. Он рассчитывается как отношение истинных срабатываний (TP) к сумме истинных срабатываний и ложных срабатываний (TP + FP).
Отзыв — это процент фактических положительных случаев, которые были правильно предсказаны моделью. Он рассчитывается как отношение истинно положительных результатов (TP) к сумме истинно положительных и ложноотрицательных результатов (TP + FN).
Оценка F1 — это баланс между точностью и полнотой. Он рассчитывается как среднее гармоническое точности и полноты и считается хорошей общей мерой производительности модели.
Матрица путаницы обеспечивает подробную разбивку производительности модели классификации и может использоваться для оценки и сравнения различных моделей.
Пример матрицы путаницы для оценки модели бинарной классификации, предсказывающей отток клиентов
Если специалист по обработке и анализу данных хочет оценить модель бинарной классификации, которая предсказывает, уйдет ли клиент (то есть покинет компанию), он может создать матрицу путаницы, которая сравнивает прогнозы модели с фактическим статусом оттока клиентов в тестовых данных. Настоящим положительным моментом будет количество клиентов, которые действительно ушли и которые были правильно предсказаны моделью. Ложными срабатываниями будет количество клиентов, которые не ушли, но, по прогнозам модели, уйдут.
Затем специалист по данным может использовать записи в матрице путаницы для расчета точности, прецизионности, полноты и оценки модели F1. Например, точность будет отношением правильных прогнозов (истинно положительных + истинно отрицательных) к общему количеству прогнозов. Точность будет отношением истинных срабатываний к сумме истинных срабатываний и ложных срабатываний.
Используя матрицу путаницы при оценке модели, специалисты по данным могут получить детальное представление о производительности модели классификации и определить области для улучшения. Они также могут использовать матрицу путаницы для сравнения различных моделей и выбора модели с наилучшей производительностью.
