«calibration» 태그된 질문

각 인스턴스에 대해 각 클래스에 대한 확률을 생성하는 예측 모델이 있다고 가정합니다. 이제 이러한 확률을 분류 (정밀도, 리콜 등)에 사용하려는 경우 이러한 모델을 평가할 수있는 여러 가지 방법이 있음을 알고 있습니다. 또한 ROC 곡선과 그 아래의 영역을 사용하여 모델이 클래스를 얼마나 잘 구별하는지 확인할 수 있습니다. 그것들은 내가 요구하는 것이 …

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

과도하게 샘플링 된 데이터를 사용하여 SVM 또는 의사 결정 트리의 신뢰도를 매핑하는 등지도 학습의 확률로 신뢰 수준을 보정하려면 한 가지 방법은 Platt의 스케일링을 사용하는 것입니다 (예 : 부스팅에서 교정 확률 확보 ). 기본적으로 로지스틱 회귀를 사용하여 를 로 매핑 합니다. 종속 변수는 실제 레이블이고 예측 변수는 보정되지 않은 모델의 신뢰도입니다. …

17 logistic  cross-validation  calibration 

Scikit에는 CalibratedClassifierCV 가있어 특정 X, y 쌍에서 모델을 교정 할 수 있습니다. 또한 명확하게data for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. 그들이 분리되어 있어야한다면, 분류기를 다음과 같이 훈련시키는 것이 합법적인가? model = CalibratedClassifierCV(my_classifier) model.fit(X_train, y_train) 나는 동일한 훈련 세트를 사용함으로써 disjoint data규칙을 어 기고 있다는 것을 …

16 cross-validation  scikit-learn  validation  train  calibration 

다중 대치 후 교정 플롯 / 통계 풀링에 대한 조언을 원합니다. 미래 사건을 예측하기 위해 통계 모델을 개발하는 설정에서 (예를 들어, 병원 기록의 데이터를 사용하여 퇴원 후 생존 또는 사건을 예측하는 경우), 누락 된 정보가 많이 있다고 상상할 수 있습니다. 다중 대치는 이러한 상황을 처리하는 방법이지만 고유 한 대치 불확실성으로 …

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

배경 : 결과 발생 가능성을 예측하는 모델을 교정하는 방법에 대한 몇 가지 훌륭한 질문 / 답변이 있습니다. 예를 들어 브리 어 점수 및 결의, 불확실성 및 신뢰성 으로의 분해 . 교정 플롯 및 등장 회귀 . 이러한 방법은 종종 예측 된 확률에 비닝 방법을 사용해야하므로 결과의 동작 (0, 1)이 평균 …

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

테스트 중심 개발을 프로그래밍하고 수행합니다. 코드를 변경 한 후 테스트를 실행합니다. 때때로 그들은 성공하고 때로는 실패합니다. 테스트를 실행하기 전에 테스트가 성공할 것이라는 신뢰를 위해 0.01에서 0.99 사이의 숫자를 기록합니다. 테스트의 성공 여부를 예측하는 데있어 개선되고 있는지 알고 싶습니다. 테스트가 월요일 또는 금요일에 성공할지 예측하는 것이 더 나은지 여부를 추적 할 …

10 forecasting  decision-theory  calibration  scoring-rules 

scikit에서 확률 보정에 대한 문서를 배우면 로지스틱 회귀 분석을 다른 방법과 비교하고 랜덤 포레스트가 로지스틱 회귀 분석보다 덜 교정되었음을 나타냅니다. 로지스틱 회귀 분석이 잘 조정 된 이유는 무엇입니까? 어떻게 로지스틱 회귀의 교정을 망칠 수 있습니까?

9 regression  logistic  calibration