Tag: TPR

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

Wskaźnik Giniego na bazie wartości oczekiwanej – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 19)

27 lutego 2017
Wartość oczekiwana dla klasy pozytywnej

W trakcie minionej nocy, około godziny 02:00, miałem nagły przebłysk 🙂 Jakoś tak, nie wiem dlaczego, przypomniałem sobie pewną zależność dla wartości oczekiwanej zmiennej losowej o wartościach nieujemnych. Zdałem sobie sprawę, że na tej podstawie, jestem w stanie opracować twierdzenie dotyczące wskaźnika Giniego (dla modelu predykcyjnego), dające elegancką postać oraz łatwe narzędzie jego estymacji. Wzór,… Read More Wskaźnik Giniego na bazie wartości oczekiwanej – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 19)

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

TPR i FNR na bazie Liftu Skumulowanego – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 18)

26 lutego 2017
TPR i FNR na bazie Liftu Skumulowanego

Część #18 cyklu „Ocena jakości klasyfikacji” to pogłębienie interpretacji krzywej Liftu Skumulowanego – mam wrażenie, że to już ostatni wpis z serii „Tips & Tricks na krzywych”. TPR (Captured Response) i FNR na bazie Liftu Skumulowanego Dla modelu idealnego krzywa liftu skumulowanego przyjmuje następującą postać: $$Lift.Skum(q)=\begin{cases}\frac{1}{apriori}&\text{dla}\quad q\leq apriori\\\frac{1}{q}&\text{dla}\quad q>apriori\end{cases}$$ $q$ – kwantyl (rząd) bazy (malejąco… Read More TPR i FNR na bazie Liftu Skumulowanego – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 18)

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

PPV i FDR na bazie TPR (Captured Response) – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 17)

26 lutego 2017
PPV i FDR na bazie TPR - Captured Response

W części #17 cyklu „Ocena jakości klasyfikacji” wydobędę kolejne informacje z krzywej Captured Response, która, na pierwszy rzut oka, prezentuje wyłącznie TPR (True-Positive-Rate). Kontynuuję zatem serię „Tips & Tricks na krzywych”. Prawdopodobieństwo skumulowane (PPV, PRECISION) na bazie TPR czyli Captured Response Dla modelu idealnego krzywa Captured Response ma postać $$Capt.Resp(q)=\begin{cases}\frac{q}{apriori}&\text{dla}\quad q\leq apriori\\1&\text{dla}\quad q>apriori\end{cases}$$ $q$ – kwantyl… Read More PPV i FDR na bazie TPR (Captured Response) – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 17)