この図では約1000個のデータに対し予測を行った。データ数が多いので線に見える)は実際のラベルが1のデータを示す。それ以外のスペースは空白ではなく、白線(長方形)でラベル0のデータを示している。黒線は各データにおける予測確率pの値を示しており、ここから右に行くほどpが大きくなることがわかる。Events(ENoE)」という指標を示し、これは予測確率pの総和のことである。あるため、右から49.31番目のところに線が引かれている。Plot」は右に緑線が固まり、その隣に赤線が引かれ、さらにその隣から左端まで白線が並ぶはずである。赤線(ENoE)は、こうした理想形からどれほど実際の結果が離れているかを視覚的に示している。上図では緑と白が綺麗に分離しており、かなり高い予測性能を示していると言える。p=0.600くらいのところを閾値とすれば、わずかな偽陽性のもと、陽性例を完全に分離できることからも、この予測が優れていることがわかるだろう。逆に、緑と白が完全にランダムに並んだ場合は予測性能が低いことがわかる。(緑が左側に集まった場合は「逆に」性能がよい。モデルの作り方は間違っているが、結果をひっくり返せば正しい予測ができる。Plot」のコードを提供している。予測の分野では今後、Pythonがメイン言語となっていくであろう。Plot」のコードを作成した。コードはこちらのページからコピーし、あなたの分析ファイル.pyにimportしてほしい。神経科学を研究している博士学生。Unityを活用して、世界の様々な現象をシミュレート・分析しています。理系分野だけでなく、政治学や社会学も、もちろん分析対象です。前記事、PR曲線・ROC曲線再考その1「歪みの増加とPR-AUCの変化」を受けて、非常に歪みの大きいデータセットに対してPR-AUCを評価基準とすることに疑念が生じた。Plotでは、分類器が示した陽性確率の順にデータを並べた時、どのくらい陽性データが高確率の側に固まっているかを重視する。そのため、この固まり方を評価基準とすることで、歪みの大きいデータに対しても適切な評価が与えられると考えた。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。SiteOrigin。