Д
Так
Size: a a a
2019 May 18
OT
Но лучше пользоваться auc, потому что accuracy привязан к границе разбиения на классы
Д
Threshold?
OT
Да
Д
А если у меня бинарная классификация и он по умолчанию 0.5 же, классификатора тоже на 0.5 делают
Д
Классификаторы*
OT
По умолчанию да 0.5, но иногда в итоге меняют если хотят например меньше FP иметь
OT
хотят чаще ложно положительный результат давать как например в какой нибудь задаче болен/здоров. Лучше сказать что болен и обследовать еще
Д
Менять хотел тоже
Д
Просто не понимаю, как тогда accuracy вывести в графикиили хотя бы просто в значение, наверное в статье есть, спасибо)
Bo
По умолчанию да 0.5, но иногда в итоге меняют если хотят например меньше FP иметь
граница 0,5 ? А разве классификатор не выбирает такую границу, которая даёт лучший результат (по выбранной метрике)? Ну то есть 0.4 или 0.55 в зависимости от случая?
OT
граница 0,5 ? А разве классификатор не выбирает такую границу, которая даёт лучший результат (по выбранной метрике)? Ну то есть 0.4 или 0.55 в зависимости от случая?
Вроде нет
OT
Не уверен
Д
В ансамблях не встречал такого
Bo
кстати, а задавать её вручную можно в катбусте?
OT
Нет
OT
Нужно отдельно самому делать
Bo
то есть выводить сырые вероятности, а потом разбивать?
OT
Брать вероятности классов и самому написать функцию
Bo
да