Вопрос или проблема
Как я могу изменить пороговое значение для каждого классификатора? В ROC-анализе мы можем убрать галочку с “умолчательного порога”.
Я не думаю, что вы можете сделать это для классификаторов или любых других виджетов (например, матрицы смешения).
Для классификаторов обходным решением будет экспорт данных вместе с точными значениями классификации (через виджеты “Предсказания” и “Сохранить данные”) и использование внешнего инструмента для их обработки.
Ответ или решение
Как изменить пороговое значение в Orange: подробная инструкция
Изменение порогового значения для классификаторов в Orange может быть не таким простым, как это кажется на первый взгляд. Ваш запрос был озвучен в контексте анализа ROC-кривой, где вы хотите отключить стандартное пороговое значение. Ниже я приведу шаги и рекомендации по этому процессу, включая возможные обходные пути.
Шаг 1: Настройка ROC-кривой
-
Запустите Orange и загрузите ваши данные. Убедитесь, что ваш набор данных корректно загружен и обработан.
-
Добавьте виджет "Classifier". Выберите любимый классификатор из доступных, например, Decision Tree или Random Forest, и подключите его к вашему набору данных.
-
Используйте виджет ROC Analysis. Подключите его к "Classifier" для получения графиков и метрик.
-
Убедитесь, что "Default Threshold" отключен. В настройках виджета ROC Analysis уберите галочку с опции "default threshold". Это позволит вам настраивать пороговые значения самостоятельно.
Шаг 2: Экспорт данных с предсказаниями
Если вы хотите более гибко работать с пороговыми значениями, необходимо экспортировать данные с результатами классификации:
-
Добавьте виджет "Predictions". Это необходимо для получения предсказанных значений от вашего классификатора.
-
Сохраните данные. Используйте виджет "Save Data", чтобы сохранить результаты работы классификатора, включая вероятности классов и фактические метки.
Шаг 3: Обработка данных во внешнем инструменте
Так как в Orange нет прямой возможности менять пороговые значения для классификаторов и других виджетов (например, матрицы неразберихи), вам потребуется внешний инструмент для дальнейшей обработки:
-
Импортируйте сохраненные данные в программу для анализа (например, Python, R или Excel).
-
Проведите анализ. Используя функции, такие как
numpyили библиотеки для визуализации, создайте график ROC и изменяйте пороговые значения, чтобы увидеть, как это влияет на чувствительность и специфичность вашего классификатора. -
Сравните результаты. Когда вы изменяете пороговое значение, фиксируйте, как это повлияет на общую производительность модели.
Заключение
Хотя через стандартные средства Orange невозможно напрямую изменять пороговые значения для классификаторов, описанные выше шаги и обходные пути предоставляют гибкие возможности для дальнейшей работы с данными. Используя комбинацию виджетов и внешних средств анализа, вы сможете более точно настраивать свои алгоритмы и добиться лучших результатов в классификации.
Если у вас возникнут дополнительные вопросы или потребуются уточнения, не стесняйтесь обращаться. Это позволит вам достичь успеха в ваших проектах по анализу данных.
Ключевые слова: Orange, изменение порогов, ROC-кривая, классификатор, анализ данных, предсказания.