Customer Intelligence, Data Mining, Matematyka, Statystyka matematyczna

Model teoretycznie idealny – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 10)

Kilka kolejnych części cyklu „Ocena jakości klasyfikacji” skupi się na poradach i pewnych trickach (czyli seria „Tips & Tricks na krzywych”), które zastosowane do krzywych: Lift, Captured Response, ROC, znacząco pogłębiają ich interpretację. !!! Uwaga: dla uproszczenia – wszędzie tam, gdzie piszę kwantyl, mam na myśli jego rząd !!! Model teoretycznie idealny a prawdopodobieństwo a-priori… Read More Model teoretycznie idealny – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 10)

Customer Intelligence, Matematyka

Strategie doboru punktów odcięcia – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 5)

W części 4 cyklu „Ocena jakości klasyfikacji” przedstawiłem podstawowe statystyki prawdopodobieństwa oraz liftu (w wersji nieskumulowanej) służące do inspekcji modelu predykcyjnego w zakresie siły separacji klas. W części 3 skupiłem się na koncepcji punktu odcięcia (cut-off point), który model predykcyjny (z ciągłą zmienną odpowiedzi) transformuje w klasyfikator. Dziś przybliżę strategie doboru punktu odcięcia, celowo pomijając aspekty techniczne związane z… Read More Strategie doboru punktów odcięcia – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 5)

Customer Intelligence, Data Mining, Matematyka, Probabilistyka, Statystyka matematyczna

Model predykcyjny i punkt odcięcia (cut-off point) – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 3)

W poprzednich częściach omówiliśmy sposób tworzenia macierzy błędu oraz podstawowe miary oceny jakości klasyfikacji: czułość (TPR), specyficzność (TNR), precyzję przewidywania pozytywnego (PPV), precyzję przewidywania negatywnego (NPV). Opisane miary określone są dla klasyfikatora binarnego (klasyfikacja pozytywna bądź negatywna), jednak w praktyce najczęściej stosuje się modele predykcyjne z ciągłą zmienną odpowiedzi (np. estymator prawdopodobieństwa skorzystania z produktu,… Read More Model predykcyjny i punkt odcięcia (cut-off point) – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 3)