В чем основные преимущества использования Precision-Recall кривой перед ROC кривой?

Некоторые преимущества использования Precision-Recall-кривой перед ROC-кривой:

• Чувствительность к соотношению классов. neerc.ifmo.ru ROC-кривая может давать неадекватную оценку качества работы алгоритма, если положительный класс существенно меньше по размеру. neerc.ifmo.ru Precision-Recall-кривая позволяет избавиться от этой проблемы. neerc.ifmo.ru
• Возможность оценки работы модели в условиях несбалансированных данных. acutecaretesting.org На Precision-Recall-кривую не влияет добавление в исследование пациентов без заболевания и с низкими результатами тестов, в то время как на ROC-кривую это может повлиять. acutecaretesting.org
• Помощь в выборе порогового значения. www.quarkml.com Precision-Recall-кривые позволяют найти лучшее пороговое значение. www.quarkml.com

Precision-Recall-кривая и ROC-кривая — это стандартные метрики, которые используются для измерения точности моделей бинарной классификации и поиска подходящего порога принятия решения. vl8r.eu

Пользователь

Время добавления