Как изменение порога может повлиять на точность и отзыв модели в логистической регрессии?

Изменение порога в логистической регрессии влияет на точность и отзыв модели следующим образом: чем выше порог, тем выше точность, а чем ниже — тем выше отзыв. stats.stackexchange.com

Точность показывает, какая доля прогнозируемых положительных результатов является истинно положительной. ecologymodeling.github.io Отзыв — сколько из истинных положительных значений находит классификатор. ecologymodeling.github.io

Таким образом, более высокие пороги приводят к более точной классификации, но за счёт упущения (неправильной классификации) большого количества случаев. ecologymodeling.github.io Более низкий порог, наоборот, выявит больше критических ситуаций, но за счёт множества ложных срабатываний. ecologymodeling.github.io

Оптимальный порог зависит от конкретных условий и требований к модели, так как в разных задачах может быть своя оптимальная стратегия. loginom.ru

Пользователь

Время добавления