Логистическая регрессия
Статистическая модель (logistic regression), которая оценивает вероятность принадлежности объекта к классу: взвешенная сумма его признаков пропускается через логистическую функцию (сигмоиду) и превращается в число от 0 до 1. Один из самых простых и распространённых методов классификации; в исследованиях нейросетей её часто обучают на внутренних представлениях модели как линейный зонд, чтобы проверить, какая информация в них закодирована.
проверено по: ru.wikipedia.org ↗
См. также
- ЗондНебольшой классификатор (probe), который обучают по внутренним активациям нейросети распознавать заданное свойство: часть речи, истинность утверждения, тему и тому подобное. Если зонд справляется, значит, эта информация закодирована в представлениях модели. Это инструмент интерпретируемости, а не способ решать задачу; чаще всего используют линейные зонды.
- КлассификаторМодель или алгоритм машинного обучения, который относит входной объект к одному из заранее заданных классов: спам или не спам, тональность отзыва, тема обращения. Обычно его обучают на размеченных примерах. В отличие от генеративной модели, он не создаёт новый текст или изображение, а только выбирает категорию или оценивает её вероятность.
- Площадь под ROC-кривойМера качества бинарного классификатора или диагностического теста: площадь под ROC-кривой, которая показывает соотношение верно и ошибочно выявленных положительных случаев при всех возможных порогах. Она равна вероятности того, что модель даст случайно выбранному положительному объекту более высокую оценку, чем случайно выбранному отрицательному: 1 означает идеальное разделение классов, 0,5 — уровень случайного угадывания. Обозначается AUC или ROC AUC (area under the ROC curve).
В новостях
Google научила смарт-часы замечать признаки гипертонии без манжеты
Простой статистический метод: по набору признаков оценивает вероятность того, что объект относится к одному из двух классов, например болен человек или нет.