1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Rekurentní neuronové sítě (RNN) pro jazykové modelování s Keras
Connected

cvičení

Kompromis mezi přesností a úplností

Při klasifikačních úlohách se často setkáš s pojmem kompromis mezi přesností a úplností (Precision-Recall trade-off). Odkud vlastně pochází?

Obvykle se dokument přiřadí do třídy s nejvyšší pravděpodobností. Ale co když je tato maximální pravděpodobnost rovna 0.1? Má smysl považovat dokument za příslušný do dané třídy jen s 10% jistotou?

Odpověď závisí na konkrétním problému. Je možné nastavit minimální práh, pod nějž klasifikaci nepřijmeme – a změnou tohoto prahu se hodnoty přesnosti a úplnosti pohybují v opačných směrech.

Proměnná y_true a model model jsou načteny. Pokud je pravděpodobnost nižší než zvolený práh, dokument bude přiřazen do DEFAULT_CLASS (nastavené jako třída 2).

Pokyny

100 XP
  • Použij metodu .predict() k získání pravděpodobností pro každou třídu a ulož je do proměnné pred_probabilities.
  • Přijmi maximální pravděpodobnost pouze tehdy, je-li větší nebo rovna 0.5, a výsledky ulož do proměnné y_pred_50.
  • Pomocí funkcí np.argmax() a np.max() proveď totéž pro práh rovný 0.8.
  • Vypiš proměnnou trade_off se všemi metrikami.