Выбор ответа Middle Несбалансированные классы обновлено
Методы калибровки
Вопрос
Чем отличаются Platt scaling и isotonic regression для калибровки?
Попробуйте сами
Выберите вариант, и откроется разбор.
Показать ответ и разбор
Коротко
Правильный ответ: Platt подгоняет сигмоиду к скорам (мало параметров), isotonic строит монотонную ступенчатую функцию (гибче, нужно больше данных). Оба метода монотонные, поэтому AUC не меняют, только переводят скоры в честные вероятности.
Варианты ответа
- Platt подгоняет сигмоиду к скорам (мало параметров), isotonic строит монотонную ступенчатую функцию (гибче, нужно больше данных)правильный ответ
- Platt предназначен для калибровки регрессии, а isotonic для классификации: он переводит скоры в вероятности классов
- Оба меняют ранжирование объектов: после калибровки AUC обычно растёт, потому что скоры становятся вероятностями
- Isotonic строго лучше в любых условиях: он непараметрический и не переобучается, а Platt давно считается устаревшим методом
Разбор
Оба метода монотонные, поэтому AUC не меняют, только переводят скоры в честные вероятности. Platt (логистическая регрессия по скору) надёжен при малых данных и сигмоидальном искажении. Isotonic подстраивается под любую монотонную форму, но на малой выборке переобучается. Калибруют на отложенных данных, не на трейне.
- Оба для вероятностей классификатора.
- Ранжирование не меняется (у isotonic возможны ничьи на ступеньках).
- Выбор зависит от объёма данных.
Ответьте сами, а не прочитайте
В тренажёре вопрос попадёт в повторения и вернётся, когда начнёт забываться. Плюс билеты с зачётом: 20 вопросов, не больше 2 ошибок.