что такое бинарная оценка
бинарный показатель
Смотреть что такое «бинарный показатель» в других словарях:
Бинарный опцион — (цифровой опцион, опцион «все или ничего» или опцион с фиксированной прибылью) опцион, который в зависимости от выполнения оговоренного условия в оговоренное время либо обеспечивает фиксированный размер дохода, либо не приносит ничего.… … Википедия
ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь — Терминология ГОСТ Р 54136 2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа: 4.1 абстрактная деталь (abstract part): Деталь, которая определена только своей… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
ВАЛИДНОСТЬ — 1. Показатель качества метода, его способность давать результаты, адекватно отражающие изучаемое явление, т.е. именно те результаты, для получения которых он предназначен (В. метода). 2. Мера соответствия теории эмпирическим данным, возможность… … Социология: Энциклопедия
Опцион — (Оption) Определение опциона, параметры опционов, виды и типы опционов Информация об определении опциона, параметры опционов, виды и типы опционов Содержание Содержание Параметры опциона Что дает опционами? Примеры опционных стратегий Формы… … Энциклопедия инвестора
Машинный перевод — автоматический перевод, перевод текстов с одного языка на другой с помощью автоматических устройств. Различают два направления исследований по М. п.: 1) прикладное (промышленная реализация М. п. научно технических текстов, автоматизация… … Большая советская энциклопедия
Скаполиты — Скаполит Скаполит с Мадагаскара Формула (Na,Ca)4[A … Википедия
Бромид мышьяка(III) — Бромид мышьяка(III) … Википедия
Бинар в МЛМ компании. Как работает бинарный маркетинг план
Что такое бинарный план?
Бинар характеризуется структурой с двумя направлениями (“левая нога”, “правая нога”), где каждый новый дистрибьютор размещается в левой или правой ветви. Одна ветвь называется сильной (“Power Leg”), вторая считается слабой (“Profit Leg”).
Как работает бинар?
В компаниях с бинарным компенсационным планом, каждый пришедший в компанию партнер становится наставником двух последующих агентов. Новички добавляются в свободную ячейку следующего участника структуры, вне зависимости от того, кто привел их в компанию. Этот принцип известен как “система перелива”.
Как работает расчет комиссионных?
Корректный расчет размера компенсаций с учетом правил вашей компании можно делать в бинарном калькуляторе.
Преимущества бинарного плана
Недостатки бинарного плана
Продлить жизнь бинарной схеме можно несколькими способами:
1. Ввести ограничения в количестве уровней бинара. При закрытии допустимого количества уровней, происходит перелив (спилловер*) и лидер начинает развивать структуру с нуля. При этом он продолжает получать определенное вознаграждение с уже существующей закрытой структуры.
* spillover effects, также побочный эффект; сопутствующий эффект, спилловер-эффект
2. Комбинировать с другим маркетингом. Практически ни одна стабильно работающая структура не использует какой-то конкретный вид маркетинг плана в «чистом» виде. Бинар часто используют как компонент более сложно построенных сетевых структур, а именно:
а). как часть гибридного маркетинга компании;
Гибридный маркетинг может сочетать в себе элементы линейного, матричного и ступенчатого маркетинг планов. Он включает преимущества и исключает недостатки «базовых» типов МП. Разработка такого МП требует глубоких знаний базовых типов, тщательной проработки и тестирования.
b). как один из видов маркетинга компании, который работает для начисления отдельно взятых бонусов.
Показательным является маркетинг компании Радость (radost.vp). От общей прибыли компании 83.33% идут в партнерскую программу, которые распределяются по маркетингу на 8 видов бонусов. Выплаты этих бонусов происходят в соответствии с разными видами маркетинга: линейный, матричный и бинарный. Рассмотрим как компания использует именно бинар. Он применяется в начислении бонусов по глобальной матрице и бонусов за достижение ранга.
Бонус по глобальной матрице — вознаграждение партнеров по структуре на глубину 12 уровней от всех участников, которые оказались под ним, соответственно первой активации своего аккаунта. Глобальная матрица представляет собой единую структуру бинарного типа, куда попадает каждый партнер и занимает в ней место, в зависимости от времени. В бинаре работает условие ежеквартальной компрессии (места партнеров, которые не подтверждают свою активность в течении трех месяцев, автоматически удаляются из глобальной матрицы).
Таким образом, в маркетинге компании радость встречаются как бинарный маркетинг, так и линейный с матричным.
Вывод
При грамотном применении, бинарный маркетинг план может обеспечить компании быстрый рост структуры. Мы рекомендуем использовать бинар как компонент более сложного маркетинга для того, чтобы пользоваться его преимуществами и избавиться от недостатков. Многие известные сетевые компании с многомиллионными оборотами успешно применяют его как часть своего маркетинг плана.
Специалисты команды FlawlesMLM, основываясь на многолетнем опыте, помогут определиться с выбором, минимизировать возможные риски и оптимизировать маркетинг, подходящий под специфику вашего бизнеса.
Статистические тесты в R. Часть 1: Бинарная классификация
Доброго времени суток. Хочу поделиться своими знаниями о работе со статистикой в R.
Многим из нас приходится сталкиваться с различными данными на работе и в повседневной жизни. Качественно и правильно их обработать и проанализировать не так сложно. В этой серии статей я покажу применения некоторых статистических тестов.
Заранее хочу извиниться, что часто использую английские термины, а также за возможный их некорректный перевод.
Бинарная классификация, качественные данные
Первая статья посвящена такому интересному тесту, как бинарная классификация. Это тестирование, которое состоит в проверке объектов на наличие какого-то качества. Например, диагностические тесты (манту все, наверное, делали) или обнаружение сигналов в радиолокации.
Разбирать будем на примере. Все файлы примеров можно скачать в конце статьи. Представим, что вы придумали алгоритм, который определяет присутствие человека на фотографии. Вроде все работает, вы обрадовались, но рано. Нужно ведь оценить качество вашего алгоритма. Тут и нужно использовать наш тест. Не будем сейчас задаваться вопросом о необходимом размере выборки для тестирования. Скажем, что вы взяли 30 фотографий, собственноручно занесли в экселевский файл есть ли на них человек или нет, а затем прогнали через свой алгоритм. В итоге мы получили такую таблицу:
Сохраняем сразу ее в csv, чтобы не напрягаться с чтением xls (это возможно в R, но не из коробки).
Теперь немного теории. По результатам теста составляется следующая таблица.
Важные параметры
Априорная вероятность:
Чувствительность (Sensitivity). P(T+|H+). Вероятность, что человек будет обнаружен.
Se = 14/16
Специфичность (Specificity), в других тестах часто называется мощностью (Power). P(T-|H-). Вероятность того, что при отсутствии человека, результат тест отрицательный.
Sp = 10/14
Отношение правдоподобия (Likelihood quotient). Важная характеристика для оценки теста. Состоит из 2-х значений.
В литературе тест считается хорошим, если LR+ и LR- больше 3 (относится к медицинским тестам).
Апостериорная вероятность: положительное и отрицательное предсказательное значение (positive and negative predictive value). Вероятность, что результат теста (положительный или отрицательный) верен.
PV+ = 14/18
PV- = 10/12
Также существуют такие понятия, как ошибка первого рода (1 — Se) и ошибка второго рода (1 — Sp). По сути эквивалентны sensitivity и specificity.
Теперь в R
Для начала загрузка данных.
В двух последних строчках мы присвоили вместо 0 и 1 ярлыки. Необходимо это сделать, т.к. иначе R будет работать с нашими даннами как с числами.
Таблицу можно вывести следующим образом:
Данная таблица неплохая, но существует пакет prettyR, который сделает практически все за нас. Для того, чтобы установить пакет, в дефолтном R gui нужно в packages нажать install packages и набрать имя пакета.
Используем библиотеку. Для разнообразия мы выведем результат в html, т.к. у меня в RStudio таблицы отображаются немного некорректно (если знаете как пофиксить — пишите).
Разберем, что там написано.
Таким образом, мы получаем количественные характеристики работы нашего алгоритма. Заметим, что LR+, который на таблице обозначен как odds ratio больше 3-х. Также обратим внимание на параметры описанные выше. Как правило, основной интерес должен представлять PV+ и Se, т.к. ложная тревога это дополнительные затраты, а необнаружение может привести к фатальным последствиям.
Бинарная классификация, количественные данные
А что если наши данные являются количественными? Это может быть, например, параметр, по которому предыдущий алгоритм выносит решение (скажем, количество пикселей цвета кожи). Ради интереса, давайте рассмотрим работу алгоритма, который блокирует спамеров.
Вы создатель новой социальной сети, и пытаетесь бороться со спамерами. Спамеры посылают большое количество писем, поэтому самое простое — блокировать их после превышения некоторого порога сообщений. Только как его выбрать? Берем выборку из опять 30 пользователей. Узнаем, являются ли они роботами, считываем количество сообщений и получаем:
Совсем чуть-чуть теории. После выбора порога, мы делим выборку на 2 части и получаем таблицу из 1-го примера. Естественно, наша задача выбрать лучший порог. Однозначного алгоритма нет, т.к. в каждом реальном примере sensitivity и specificity играют разную роль. Однако, есть метод, который помогают принять решение, а также оценивают тест в целом. Этот метод называется ROC-curve, кривая “рабочей характерики приемника”, используемый изначально в радиолокации. Построим ее в R.
Для начала установим пакет ROCR (с ним установятся пакеты gtools, gplots и gdata, если у вас их нет).
Опять загрузка данных.
Теперь строим кривую.
На этом графике по оси y находится sensitivity, а по x (1 — specificity). Очевидно, что для хорошего теста нужно максимизировать и sensitivity и specificity. Неизвестно лишь в какой пропорции. Если оба параметра равнозначны, то можно искать точку, наиболее удаленную от бисектрисы. Кстати, в R есть возможность сделать этот график более наглядным, добавив точки среза.
Вот так гораздо лучше. Мы видим, что наиболее удаленные от биссектрисы точки, это 40 и 60. Кстати, о биссектрисе и площади под кривой, которую мы подсчитали. Биссектриса — тест дурака, т.е. 50 на 50. Хороший тест должен иметь площадь под кривой, превышающую площадь 0.5, т.е. площадь под биссектрисой. Желательно сильно превышать, но никак уж не быть меньше, т.к. в этом случае лучше тыкать наугад, чем пользоваться нашим методом.
Итоги
В данной статье, я описал как работать с бинарной классификацией в R. Как видите, ситуации, где их применить, можно встретить в обычной жизни. Основные характеристики таких тестов: sensivity, specificity, likelihood rate и predictive value. Они связаны между собой и показывают эффективность теста с разных сторон. В случае количественных данных их можно регулировать с помощью выбора точки среза. Для этого можно использовать ROC-curve. Выбор осуществляется отдельно в каждом случае с учетом требований к тесту, но как правило sensitivity важнее.
В следующих статьях речь пойдет об анализе качественных и количественных данных, t-тесте, хи-квадрат тесте и многом другом.
Спасибо за внимание. Надеюсь, вам понравилось!
Статистические типы данных, используемые в машинном обучении
Sep 21, 2020 · 7 min read
Введение в статистику
Статистика — это наука об изучении данных. Знания в этой области позволяют использовать подходящие методы сбора и анализа данных, а также эффективно представлять результаты такого анализа. Статистика играет ключевую роль в научных открытиях, принятии решений и составлении прогнозов, основанных на данных. Она позволяет гораздо глубже разобраться в объекте исследования.
Чтобы стать успешным специалистом по теории и методам анализа данных, необходимо знать основы статистики. Математика и статистика — “строительные блоки” алгоритмов машинного обучения. Чтобы понимать, как и когда следует использовать различные алгоритмы, нужно знать, какие методы за ними стоят. Тут встаёт вопрос — что именно собой представляет статистика?
Ста т истика — это математическая наука о сборе, анализе, интерпретации и представлении данных.
Для чего изучать статистику?
Один из основных принципов науки о данных — получение выводов из их анализа. Статистика отлично для этого подходит. Она является разновидностью математики и использует формулы, но она отнюдь не обязательно покажется пугающей, даже если вам не приходилось сталкиваться с ней раньше.
Машинное обучение зародилось из статистики. Основой используемых в нём алгоритмов и моделей является так называемое статистическое обучение. Знание основ статистики крайне полезно вне зависимости от того, изучаете вы глубоко алгоритмы МО или просто хотите быть в курсе новейших исследований в этой сфере.
Введение в типы данных
Хорошее понимание разных типов данных (шкал измерений) — основное условие для проведения разведочного анализа данных (EDA), ведь для определённых типов данных можно использовать только ограниченный набор статистических измерений.
Чтобы решить, какой метод визуализации выбрать, также необходимо понимать, с какими данными вы имеете дело. Думайте о типах данных как о способе категоризации разновидностей переменных. Далее мы обсудим основные типы данных и рассмотрим примеры для каждого из них.
Данные:
2. Категориальные (выражены словами): цвет глаз, пол, группа крови, этническая принадлежность
Типы данных:
Качественные и количественные данные
Разделение данных на качественные и количественные — основополагающий принцип разделения данных на типы. Чтобы определить тип, нужно выяснить, можно ли объективно измерить исследуемую характеристику с помощью чисел.
1) Качественные данные
В информации представлены характеристики, которые не измеряются числами, в то время как сами наблюдения можно разделить на измеряемое количество групп. Информацию, хранящуюся в таком типе переменной, трудно измерить, а измерения могут быть субъективными. Вкус, цвет автомобиля, архитектурный стиль, семейное положение — всё это типы качественных данных. Аналитики также называют такие данные категориальными.
1.1) Номинальные данные
Номинальные значения выражают дискретные единицы и служат для обозначения переменных, которые не имеют количественного выражения. Номинальные данные не имеют порядка, поэтому при изменении порядка значений итоговый результат не меняется. Ниже представлено два примера номинальных признаков:
Методы визуализации: для визуализации номинальных данных можно использовать круговую или столбчатую диаграмму.
В науке о данных можно использовать прямое кодирование, чтобы преобразовать номинальные данные в числовое свойство.
1.2) Порядковые данные
Порядковые данные — это смесь числовых и категориальных данных. Данные можно разбить на категории, но числа, ассоциируемые с каждой категорией, имеют значение. К примеру, рейтинг ресторана от 0 (самый низкий) до 4 (самый высокий) звёзд — это пример порядковых данных. Порядковые данные часто обрабатываются как категориальные, когда при построении диаграмм и графиков данные разделяются на упорядоченные группы. Однако, в отличие от категориальных, числа в порядковых данных имеют математическое значение. Таким образом, порядковые данные — это почти то же самое, что и номинальные, с тем лишь отличием, что в номинальных порядок не имеет значения. Взгляните на пример ниже:
Порядковые шкалы обычно используются для измерения нечисловых свойств, таких как счастье, уровень удовлетворённости клиентов, успеваемость студентов в классе, уровень квалификации и т. д.
Такие данные можно обобщать с помощью частотности, пропорций, процентных долей, а визуализировать — с помощью круговых и столбчатых диаграмм. Кроме того, можно использовать процентиль, медиану, моду, межквартильный размах.
В дополнение к порядковым и номинальным есть особый тип категориальных данных — бинарные (двоичные).
Бинарные данные принимают только два значения — “да” или “нет”, что можно представить разными способами: “истина” и “ложь” или 1 и 0. Бинарные данные широко применяются в классификационных моделях машинного обучения. В качестве примеров бинарных переменных можно привести следующие ситуации: отменил человек подписку или нет, купил машину или нет.
2) Количественные данные
Информация записывается в виде чисел и представляет объективное измерение или подсчёт. Температура, вес, количество транзакций — вот примеры количественных данных. Аналитики также называют такие данные числовыми.
2.1) Дискретные данные
Дискретные количественные данные — это подсчёт случаев наличия характеристики, результата, предмета, деятельности. Эти измерения невозможно поделить на более мелкие части без потери смысла. Например, у семьи может быть 1 или 2 машины, но их не может быть 1,6. Таким образом, существует конечное число возможных значений, которые можно зарегистрировать в процессе наблюдений.
У дискретных переменных можно подсчитать и оценить интенсивность потока событий или сводное количество (медиана, мода, среднеквадратичное отклонение). К примеру, в 2014 году у каждой американской семьи было, в среднем, по 2,11 транспортных средства.
Обычный способ графического представления дискретных переменных — столбчатые диаграммы, где каждый отдельный столбик представляет отдельное значение, а высота столбика означает его пропорцию к целому.
2.2) Непрерывные данные
Непрерывные данные могут принимать практически любое числовое значение и могут быть разделены на меньшие части, включая дробные и десятичные значения. Непрерывные переменные часто измеряют по шкале. Когда вы измеряете высоту, вес, температуру, вы имеете дело с непрерывными данными.
Например, средний рост в Индии составляет 5 футов 9 дюймов (
175 см.) для мужчин и 5 футов 4 дюйма (
Непрерывные данные подразделяются на 2 типа:
а) Интервальные данные
Интервальные значения представлены упорядоченными единицами, которые имеют одинаковое отличие друг от друга. Таким образом, мы говорим об интервальных данных, когда есть переменная, которая содержит упорядоченные числовые значения, и нам известны точные отличия этих значений. Примером может служить температура в заданном месте:
Проблема со значениями интервальных данных в том, что у них нет “ абсолютного нуля”.
б) Данные соотношения
Данные соотношения также представляют собой упорядоченные единицы с одинаковыми отличиями друг от друга. Это практически то же самое, что и интервальные данные, однако данные соотношения имеют “ абсолютный ноль”. Подходящие примеры — высота, вес, длина и т. д.
При работе с непрерывными данными можно использовать практически все методы: процентиль, медиану, межквартильный размах, среднее арифметическое, моду, среднеквадратичное отклонение, амплитуду.
Для визуализации непрерывных данных можно воспользоваться гистограммой или диаграммой размаха. С помощью гистограммы можно определить среднее значение и крутость распределения, изменчивость и модальность. Имейте в виду, что гистограмма не показывает выбросы — для этого нужно использовать диаграмму размаха.
Заключение
Из этой статьи вы узнали о различных типах данных, используемых в статистике, о разнице между дискретными и непрерывными данными, а также о том, что собой представляют номинальные, порядковые, бинарные, интервальные данные и данные соотношения. Кроме того, теперь вы знаете, какие статистические измерения и методы визуализации можно применять для разных типов данных и как преобразовать категориальные переменные в числовые. Это позволит вам провести большую часть разведочного анализа на представленном наборе данных.
Что такое бинарная оценка
Бинарная классификация – одна из наиболее распространенных проблем прикладной статистики и машинного обучения, которая решается во множестве прикладных областей – в медицине, биологии, метеорологии, анализе почтовых сообщений, кредитном скоринге, классификации текстов, изображений и т.д.
Оценка качества моделей классификации является важным аспектом во многих областях, для которых разрабатываются модели машинного обучения. Данная оценка качества отвечает на вопрос, насколько хорошо полученный классификатор разделяет интересующие нас классы на некоторой выборке. Сравнение моделей между собой на основе исключительно 4-х базовых показателей (табл.1) не представляется возможным в силу невозможности оптимизировать данные показатели под конкретную задачу, стоящую перед исследователем. В то же время, существуют метрики качества, которые позволяют сравнивать модели между собой и выбирать оптимальные, не забывая при этом о желаемом бизнес-эффекте.
В данной статье основной акцент сделан на решении задачи бинарной классификации в главном её экономическом приложении – проблеме кредитного скоринга.
Проблема кредитного скоринга является важнейшей составляющей процесса кредитования в банковской сфере. На основе результатов моделей кредитного скоринга, среди прочего, рассчитывается средний уровень вероятности дефолта (Probability of Default – PD) – одного из факторов, участвующих в расчете норматива достаточности капитала в соответствии с требованиями Базельского комитета в рамках продвинутого подхода на основе внутренних рейтингов (A-IRB). Модель напрямую влияет на предсказанные значения долгосрочной вероятности дефолта, что может приводить к существенным изменениям требований к резервному капиталу банка.
Метрики качества моделей бинарной классификации
Оценка качества построенных тем или иным методом классификаторов является важнейшей компонентой жизненного цикла моделей, особенно в сфере экономики и финансов, где эффект от ошибок 1-го и 2-го рода может генерировать существенные потери для бизнеса.
Наиболее распространенная метрика качества для моделей бинарной классификации – Area Under (ROC) Curve (AUC) позволяет получить интегральную оценку качества модели, не принимая во внимание эффекты от вариации порога отсечения (threshold). Для задачи кредитного скоринга используется иной интегральный показатель качества ранжирующей способности модели – коэффициент Джини.
Метрикой качества алгоритмов принимается коэффициент Джини [1], который непосредственно связан с CAP-кривой (Cumulative Accuracy Profile) [2].
CAP-кривая показывает, какой части дефолтных клиентов модель присваивает относительно худший скоринговый балл. Соответствующий CAP-кривой коэффициент Джини (Gini) вычисляется следующим образом [3, 4]:
Коэффициент Джини варьируется в интервале [0, 1], где 1 – идеальная модель, 0 – случайные результаты (аналогичные подбрасыванию монеты).
Тем не менее, существуют другие метрики качества моделей бинарной классификации, которые могут использоваться для идентификации сильных и слабых сторон модели применительно к конкретному бизнес-процессу, что подробно описано в работе [5].
Перед тем, как перейти к конкретным метрикам качества, стоит рассмотреть 4 базовых показателя результатов модели на некоторой выборке, для которой известны «правильные ответы» – True Positives (TP), False Positives (FP), True Negatives (TN) и False Negatives (FN). Разместив эти показатели в матрицу 2×2, мы получим матрицу неточностей для конкретной модели бинарной классификации на конкретной выборке.
Используя приведенную выше матрицу неточностей, представляется возможным и полезным получить целую серию метрик качества модели бинарной классификации, которые при это не являются взаимоисключающими, но дополняют друг друга и могут быть использованы в процессе принятия решения об оптимальной модели в каждом конкретном случае. К примеру, в задаче кредитного скоринга, ошибка 1-го рода может быть не столь критична, как ошибка 2-го рода, если глобальная стратегия банка направлена на наращивание кредитного портфеля. Напротив, если говорить о медицинской сфере, то ошибка 1-го рода является наиболее критичной, т.к. может быть более предпочтительно поставить чересчур пессимистичный диагноз, чем чересчур оптимистичный. [6]
Матрица неточностей для бинарной классификации