Можно ли понять, переопределен ли классификатор, только взглянув на его кривую ROC? Я вижу, что если его AUC слишком высока (например, 98%), вероятно, будет переделана, но это также может означать, что классификатор просто хорош. Есть ли способ рассказать обо всех этих случаях?Кривые overfitting и ROC
2
A
ответ
4
Короткий ответ: нет, вы не можете.
Долгий ответ: для оценки переобучения вам необходимо оценить свою модель на независимом наборе данных. Или используйте кросс-валидацию или что-то подобное.
Смежные вопросы
- 1. Python, кривые Roc и ggplot?
- 2. ROC/AUC кривые для matplotlib
- 3. Случайные леса и кривые ROC в Julia
- 4. Проблема Кривые ROC SVM имитированные данные
- 5. кривые pROC ROC удалить пустое место
- 6. scikit overfitting все время
- 7. SVM overfitting in scikit learn
- 8. WEKA ROC CURVE - интерпретация цвета
- 9. ROC Curve is convex
- 10. Кривая ROC не выглядит правильно
- 11. странное предсказание кривой ROC
- 12. Кривая ROC и функция perfcurve
- 13. Выбор функции + перекрестная проверка, но как сделать ROC-кривые в R
- 14. Rapidminer Studio: как экспортировать кривую ROC
- 15. Сравнение скоростей - кривые и деградация
- 16. переназначения кривые
- 17. От матрицы замешательства до графика ROC
- 18. Почему мы не получаем гладкую кривую ROC в моделях CART
- 19. ROC Graph Construction
- 20. ROC результат интерпретации
- 21. ROC для случайного леса
- 22. Расчет ROC и AUC в кофе?
- 23. Входы для кривой ROC
- 24. ROCR - странная кривая ROC
- 25. Странная кривая ROC
- 26. R кодирование для ROC
- 27. ROC Curves Turorial
- 28. ROC тренируемая сегментация WEKA
- 29. Что такое кривая ROC?
- 30. C# - Как нарисовать открытые кривые, как замкнутые кривые?
Поскольку это не вопрос программирования, он более подходит для [CrossValidated] (http://stats.stackexchange.com) – C8H10N4O2