Como escolher um limite de utilidade ideal usando o gráfico ROC

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Nina Zumel acabou de concluir uma excelente sequência curta de artigos sobre como escolher os limites de utilidade ideais para converter uma pontuação de modelo contínuo para um problema de classificação em uma regra de classificação implementável.

Isto é muito compatível com nosso conselho de preferir modelos de pontuação contínua, e modelos de probabilidade em particular, para regras de classificação “rígidas” durante o desenvolvimento de modelo para problemas de classificação. Na verdade, o ponto dela é o benefício: atrasando a conversão de uma pontuação contínua em uma regra de classificação, você poderá usar critérios mais orientados para os negócios para fazer a conversão. E você pode ser capaz de alterar a regra quando as prevelências de minério de serviços públicos mudarem.

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Para completar, estamos compartilhando um exemplo de como você reproduz o cálculo dela no próprio gráfico ROC. Esta é uma espécie de “forma mais padronizada de fazer as coisas”, mas acho que na verdade é didaticamente inferior ao seu método de trabalhar mais diretamente em termos de utilidades. Portanto, para ver como trabalhar com o gráfico ROC, verifique nossa nova nota aqui.

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Figura de: “Otimização ROC”



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