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Exercise

しきい値を変更する

動画では、NannyML がしきい値をどのように計算するかを確認し、解決策に合わせてカスタマイズする方法を学びました。

この演習では、2種類のカスタムしきい値（標準偏差によるものと定数によるもの）を定義し、US Census データセットに対する CBPE アルゴリズムの結果に適用します。

参照データと分析データはそれぞれ reference と analysis として、nannyml ライブラリとともにあらかじめ読み込まれています。

Instrukcje

100 XP
  • nannyml.thresholds から ConstantThreshold と StandardDeviationThreshold をインポートします。
  • 標準偏差方式を初期化し、std_lower_multiplier と std_upper_multiplier のパラメータを 2 に設定します。
  • 定数しきい値方式を初期化し、lower パラメータを 0.9、upper を 0.98 に設定します。
  • CBPE アルゴリズムに、f1 メトリクスには定数しきい値方式を、accuracy には標準偏差方式を渡します。