Привет, меня зовут Алексей, и сегодня я хочу рассказать о графике F1-Confidence Curve, который я создал после обучения нейросети. Этот график помогает оценить производительность модели и понять, насколько уверенной она является в своих прогнозах.F1-Confidence Curve представляет собой график, на котором по оси X отложены пороговые значения уверенности модели, а по оси Y ౼ значение метрики F1. F1-мера является комбинацией метрик точности (precision) и полноты (recall). Она позволяет оценить баланс между этими двумя характеристиками и является надежной мерой качества классификатора.
Для создания графика F1-Confidence Curve, я использовал нейросеть, которую обучил на задаче бинарной классификации. В ходе обучения модель предсказывала вероятность принадлежности объекта к положительному классу. Чем выше значение этой вероятности, тем более уверенной является модель в своем прогнозе. Далее, я определил несколько пороговых значений уверенности, например, 0.3, 0.5 и 0.7. Затем, для каждого порогового значения, я вычислил значения F1-меры, используя соответствующие предсказания модели. Построив график F1-Confidence Curve, я увидел, что при более низких значениях уверенности (например, 0.3), модель предсказывала больше объектов положительного класса, однако, метрика F1 была ниже. Это может говорить о том, что модель слишком активна в определении объектов положительного класса и делает больше ошибок. В то же время, при более высоких значениях уверенности (например, 0.7), модель предсказывала меньше объектов положительного класса, но метрика F1 была выше. Это говорит о том, что модель становится более консервативной в своих предсказаниях и делает меньше ошибок. Из графика F1-Confidence Curve я смог определить оптимальное пороговое значение уверенности, которое дает наилучший баланс между точностью и полнотой. В моем случае, оптимальным значением оказалось 0.5.
График F1-Confidence Curve является очень полезным инструментом для анализа производительности модели после ее обучения. Он позволяет определить оптимальный порог уверенности, при котором модель демонстрирует наилучшие показатели качества. Такой анализ помогает улучшить модель и сделать ее более точной и надежной.