Введение
В задачах классификации часто важно предсказывать не только метку класса, но и соответствующую вероятность. Вероятность показывает степень уверенности в предсказании. Однако не все классификаторы выдают хорошо калиброванные вероятности: некоторые слишком уверены, а другие недостаточно. Часто требуется отдельная калибровка предсказанных вероятностей в качестве постобработки. В этом лабе показаны два различных метода для такой калибровки и оценивается качество возвращаемых вероятностей с использованием Brier-оценки.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.