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임계값 수정하기

영상에서 NannyML이 임계값을 계산하는 방법을 살펴보고, 이를 여러분의 상황에 맞게 커스터마이즈하는 방법을 배웠어요.

이번 연습에서는 사용자 지정 표준편차 임계값과 사용자 지정 상수 임계값을 각각 하나씩 정의하고, 이를 US Census 데이터셋에 대해 CBPE 알고리즘으로 얻은 결과에 적용해 보세요.

reference와 analysis 참조/분석 세트가 미리 로드되어 있으며, nannyml 라이브러리도 준비되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 Machine Learning 모니터링

강의 보기

연습 안내

  • nannyml.thresholds에서 ConstantThreshold와 StandardDeviationThreshold를 임포트하세요.
  • 표준편차 방법을 초기화하고 std_lower_multiplier와 std_upper_multiplier 매개변수를 2로 설정하세요.
  • 상수 임계값 방법을 초기화하고 lower 매개변수는 0.9, upper는 0.98로 설정하세요.
  • CBPE 알고리즘에 대해 f1 메트릭에는 상수 임계값 방법을, accuracy에는 표준편차 방법을 전달하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import custom thresholds
from ____.____ import ____, ____

# Initialize custom thresholds
stdt = ____(____=____, ____=____)
ct = ____(____=____, ____=____)

# Initialize the CBPE algorithm
estimator = nannyml.CBPE(
    problem_type='classification_binary',
    y_pred_proba='predicted_probability',
    y_pred='prediction',
    y_true='employed',
    metrics=['roc_auc', 'accuracy', 'f1'],
    thresholds={____: ____, ____: ____})
코드 편집 및 실행