Roc это что значит
Что такое ОК России (roc), ОКР ROC на летних играх?Почему России запретили участвовать в ОИ?
Уже неделю мы следим за итогами летних Олимпийских игр. Наши спортсмены радуют нас победами и очень жаль, что на этих играх не звучит российский гимн и мы не видим нашего флага. Натыкаемся лишь на сокращение ROC. Что же оно значит?
Стоит напомнить, что российские спортсмены были отстранены от участия в ОИ в Токио в декабре 2019 года. Причиной стал известный допинговый скандал, который потряс спортивный мир фактически 6 лет назад. Тогда нашу страну признали виновной в спонсируемой государством допинг-схеме, которая включала в себя вмешательство российских чиновников в данные, предоставленные Российским антидопинговым агентством.
В результате российским спортсменам было запрещено участвовать в зимних ОИ 2018 года в Пхенчхане и России запрещено участвовать в соревнованиях по легкой атлетике с 2015 года.
Россия свою вину отрицает, обжаловав первоначальный четырехлетний запрет с 2019 года.
Столько времени прошло, а ограничения и пристальное внимание к России и спортсменам осталось. Первоначальный четырехлетний запрет был сокращен до двух лет в 2020 году, тем не менее по-прежнему исключая участие официальной сборной России на Олимпийских играх в Японии и чемпионате мира 2022 года в Катаре.
Правда в следующие 2 года ни официального упоминания о России, как и флага, а также российского гимна мы не услышим и не увидим.
Однако российские спортсмены присутствуют в Токио и принимают участие в Олимпийских играх 2020 благодаря созданию ОК России.
ОК (олимпийский комитет) России в общей сложности представляют 335 спортсменов в Токио.
ОКР спортсмены выступают за Олимпийский комитет России, которому разрешено представлять спортсменов России, так как запрет не был прямым, а только заставлял нас фактически отказаться от названия команды и гимна страны на спортивных мероприятиях.
Фактически не должно быть упоминания слова Россия, поэтому нельзя даже полностью написать
» Олимпийский комитет России”.
Если где-либо появляется надпись «Россия», следует непременно добавить «нейтральный спортсмен».
А на униформе кстати может быть изображен российский триколор.
Кстати думаю, что спортсмены победившие и занявшие призовые места еще столкнуться с проверками, упреками в допинге и неприятием соперников и т.д. К нам и дальше скорее всего будут придираться и подозревать. Стресс для наших спортсменов и особая гордость за их победы!
Журова о названии ROC для сборной России: «Законная аббревиатура. ОКР всегда представляет россиян на Олимпиадах»
Депутат Госдумы, олимпийская чемпионка по конькобежному спорту Светлана Журова прокомментировала решение МОК о присвоении сборной России названия ROC для участия в ближайших Олимпиадах. ROC — английская аббревиатура Олимпийского комитета России (ОКР).
«Для нас звучит хорошо только Россия. Но мы понимаем, что в данный момент ничего другого разрешено не будет. Надо переговариваться и максимально постараться, чтобы нам разрешили национальные цвета хотя бы на форме. Хотя понятно, что это, скорее всего, будет невозможно сделать. Может, разрешат первый концерт Чайковского использовать, который меня очень впечатлил. Потому что, если будет играть гимн МОК, это будет для нас менее приемлемо. Еще есть время для переговоров.
Понятно, что нам не разрешат слово «Россия», а наши спортсмены так или иначе принадлежат ОКР. Это нормальная и законная аббревиатура, к которой они имеют отношение. Это нормально, ОКР представляет россиян всегда на Олимпиадах.
Если не разрешают цвета на эмблеме, то у нас есть прекрасный красный цвет, который ассоциируется с Россией и Советским Союзом. Та же «Красная машина» о многом говорит для нас и нашей памяти», — сказал Журова в беседе с корреспондентом Sport24 Денисом Николаевым.
В связи с санкциями Всемирного антидопингового агентства (WADA), Россия до декабря 2022 года отстранена от участия в чемпионатах мира и Олимпиадах с использованием национальных гимна, флага и герба.
Глубокое погружение в ROC-AUC
Я думаю, что большинство людей слышали о ROC-кривой или о AUC (площади под кривой) раньше. Особенно те, кто интересуется наукой о данных. Однако, что такое ROC-кривая и почему площадь под этой кривой является хорошей метрикой для оценки модели классификации?
Теория ROC-кривой
Полное название ROC — Receiver Operating Characteristic (рабочая характеристика приёмника). Впервые она была создана для использования радиолокационного обнаружения сигналов во время Второй мировой войны. США использовали ROC для повышения точности обнаружения японских самолетов с помощью радара. Поэтому ее называют рабочей характеристикой приемника.
AUC или area under curve — это просто площадь под кривой ROC. Прежде чем мы перейдем к тому, что такое ROC-кривая, нужно вспомнить, что такое матрица ошибок.
Как видно из рисунка выше, матрица ошибок — это комбинация вашего прогноза (1 или 0) и фактического значения (1 или 0). В зависимости от результата предсказания и того, корректна ли была проведена классификация, матрица разделена на 4 части. Например, true positive (истинно положительный) результат — это количество случаев, в которых вы правильно классифицируете семпл как положительный. А false positive (ложноположительный) — это число случаев, в которых вы ошибочно классифицируете семпл как положительный.
Матрица ошибок содержит только абсолютные числа. Однако, используя их, мы можем получить множество других метрик, основанных на процентных соотношениях. True Positive Rate (TPR) и False Positive Rate (FPR) — две из них.
True Positive Rate (TPR) показывает, какой процент среди всех positive верно предсказан моделью.
TPR = TP / (TP + FN).
False Positive Rate (FPR): какой процент среди всех negative неверно предсказан моделью.
FPR = FP / (FP + TN).
Хорошо, давайте теперь перейдем к кривой ROC!
Что такое ROC-кривая?
Как вы можете видеть на графике, кривая ROC — это просто отношение TPR к FPR. Теперь вам все понятно, в заключение…
Поверили?
Если серьезно, вы можете прочитать намного больше информации из диаграммы. Первый вопрос, который я хочу здесь обсудить: у нас же есть только один набор TPR, FPR, посчитанный на основе сделанных моделью предсказаний. Так откуда взялось такое количество точек для построения целого графика?
Все следует из того, как работает модель классификации. Когда вы строите классификационную модель, такую как дерево решений, и хотите определить, будут ли акции расти в цене или падать на основе входных данных. Модель сначала рассчитает вероятность увеличения или уменьшения, используя предоставленные вами исторические данные. После этого, основываясь на пороговом значении, она решит, будет ли результат увеличиваться или уменьшаться.
Да, ключевое слово здесь — порог. Разные пороговые значения создают разные TPR и FPR. Они представляют те самые точки, что образуют кривую ROC. Вы можете выбрать «Увеличение» в качестве предсказания модели, если полученная на основе исторических данных вероятность роста акций больше 50%. Также можете изменить пороговое значение и отобразить «Увеличение», только если соответствующая вероятность больше 90%. Если вы установите 90% порог вместо 50%, вы будете более уверены в том, что выбранные для «Увеличения» акции действительно вырастут. Но так вы можете упустить некоторые потенциально выгодные варианты.
Что значит синяя пунктирная линия на графике?
Как мы знаем, чем больше площадь под кривой (AUC), тем лучше классификация. Идеальная или наилучшая кривая — это вертикальная линия от (0,0) до (0,1), которая тянется до (1,1). Это означает: модель всегда может различить положительные и отрицательные случаи. Однако, если вы выбираете класс случайным образом для каждого семпла, TPR и FPR должны увеличиваться с одинаковой скоростью. Синяя пунктирная линия показывает кривую TPR и FPR при случайном определении positive или negative для каждого случая. Для этой диагональной линии площадь под кривой (AUC) составляет 0.5.
Что произойдет с TPR, FPR и ROC-кривой, если изменить пороговое значение?
Посмотрите на две точки на ROC-кривой. Зеленая точка имеет очень высокий порог, это означает, что только если вы уверены на 99%, можете классифицировать случай как positive. Красная точка имеет относительно более низкий порог. Это означает, что вы можете классифицировать случай как positive, если вы уверены на 90%.
Как изменяются TPR и FPR при движении от зеленой точки к красной?
И TPR, и FPR увеличиваются. Когда вы уменьшаете порог, модель будет определять больше положительных случаев. Таким образом, TP увеличивается, как и TP/(TP + FN). С другой стороны, вы неизбежно ошибочно классифицируете некоторые отрицательные случаи как положительные из-за снижения порога, и поэтому FP и FP/(FP + TN) также увеличиваются.
Мы видим, что TPR и FPR положительно коррелируют. Вам нужно балансировать между максимальным охватом positive случаев и минимизацией неправильной классификации negative случаев.
Как выбрать оптимальную точку на кривой ROC?
Трудно определить оптимальную точку, потому что нужно выбрать наиболее подходящее пороговое значение, учитывая сферу применения модели. Однако общее правило — максимизировать разницу (TPR-FPR), которая на графике представлена вертикальным расстоянием между оранжевой и синей пунктирной линией.
Почему площадь под кривой ROC – хорошая метрика для оценки модели классификации?
Хорошая метрика модели машинного обучения должна отображать истинную и постоянную способность модели к прогнозированию. Это означает, что, если я изменю тестовый набор данных, он не должен давать другой результат.
ROC-кривая учитывает не только результаты классификации, но и вероятность предсказания всех классов. Например, если результат корректно классифицирован на основе 51% вероятности, то он, скорее всего, будет классифицирован неверно, если вы воспользуетесь другим тестовым датасетом. Кроме того, ROC-кривая также учитывает эффективность модели при различных пороговых значениях. Она является комплексной метрикой для оценки того, насколько хорошо разделяются случаи в разных группах.
Какое значение AUC является приемлемым для модели классификации?
Как я показал ранее, для задачи двоичной классификации при определении классов случайным образом, вы можете получить 0.5 AUC. Следовательно, если вы решаете задачу бинарной классификации, разумное значение AUC должно быть > 0.5. У хорошей модели классификации показатель AUC > 0.9, но это значение сильно зависит от сферы ее применения.
Как рассчитать AUC и построить ROC-кривую в Python?
Если вы просто хотите рассчитать AUC, вы можете воспользоваться пакетом metrics библиотеки sklearn (ссылка).
Если вы хотите построить ROC-кривую для результатов вашей модели, вам стоит перейти сюда.
Вот код для построения графика ROC, который я использовал в этой статье.
Как понять ROC-кривые с помощью Python
Если вы погуглите ROC curve machine learning, то Википедия выдаст вам такой ответ: Кривая рабочих характеристик приёмника, или ROC-кривая, представляет собой график функции, который иллюстрирует диагностические возможности системы двоичного классификатора при изменении её порога распознавания.
Ещё одно частое описание ROC-кривой: ROC-кривая отражает чувствительность модели к разным порогам классификации. Новичков эти определения могут сбить с толку. Попробуем разобраться и развить представление о ROC-кривых.
Что за чертовщина эта ROC-кривая?
Вариант, как понять ROC-кривую: она описывает взаимосвязь между чувствительностью модели (TPR, или true positives rate — доля истинно положительных примеров) и её специфичностью (описываемой в отношении долей ложноположительных результатов: 1-FPR).
Давайте разовьём эту концепцию. TPR, или чувствительность модели, является соотношением корректных классификаций положительного класса, разделённых на все положительные классы, доступные из набора данных:
FPR — доля ложноположительных примеров, false positives rate. Это соотношение между ложными срабатываниями (количество прогнозов, ошибочно отнесённых в положительные), и всеми доступными отрицательными классами. Математически:
Обобщая: вы сравниваете, как чувствительность модели меняется по отношению к ложно положительным долям на разных порогах отсечения. Модель опирается на порог отсечения, чтобы принимать решения по входным данным и относить их к положительным.
Разделение проблемы с порогами отсечения
Поначалу интуиция толкала к пониманию роли порогов отсечения. Мне помогла мысленная картина:
На примере лабораторных мышей
С такой классической визуализацией до меня дошло первое представление, а именно: идеальная модель — та, в которой доля истинно положительных результатов максимально высока, в то же время доля ложно положительных результатов удерживается как можно ниже.
Порог соответствует переменной T (например, значение между 0 и 1), служит границей принятия решения для классификатора и влияет на компромисс между TPR и FPR. Давайте напишем код, чтобы визуализировать все компоненты.
Визуализация ROC-кривой
Сгенерировать данные с помощью drawdata для Jupyter
Импортировать сгенерированные данные в фреймворк pandas
Подобрать модель логистической регрессии к данным
Получить прогнозы модели логистической регрессии в виде значений вероятности
Установить другие пороги отсечения
Сделать окончательные выводы
Импортируем зависимости
Сгенерируем данные с помощью пакета drawdata для блокнотов Jupyter
Что получается на выходе:
Импортируем данные в фреймворк pandas
Подберём модель логистической регрессии к данным
Получим прогнозы модели логистической регрессии в виде значений вероятности
Установим другие пороговые значения
Визуализируем ROC-кривую
Сделаем окончательные выводы
Изменяя порог, мы получили возрастающие значения как истинно положительных, так и ложно положительных долей. В хорошей модели порог отсечения ставит истинно положительные доли как можно ближе к 1, при этом сохраняя ложно положительные доли на самом нижнем из возможных уровней.
Как нам выбрать лучший порог?
Простой способ: выбрать тот порог, у которого максимальная сумма из истинно положительных и ложно отрицательных долей (1-FPR).
Другой критерий: простой выбор точки, ближайшей к левому верхнему углу ROC-кривой. Однако такой критерий подразумевает, что истинно положительный и истинно отрицательный показатели имеют одинаковый вес. В некоторых случаях, такая выборка не подходит, поскольку отрицательное влияние ложно положительных долей весомее, чем влияние истинно положительных.
Итоговые выводы о ROC-кривой
Я считаю, что в долгосрочной перспективе машинного обучения полезно потратить время на освоение оценочных показателей. В этой статье вы узнали:
Базовое представление о том, как работают ROC-кривые
Как пороги отсечения влияют на соотношение чувствительности и особенности модели
Как использовать ROC-кривые для выбора оптимальных порогов отсечения
Roc это что значит
Смотреть что такое «ROC» в других словарях:
roc — roc … Dictionnaire des rimes
roc — 1. (rok) s. m. Masse de pierre très dure qui tient à la terre. • La source du fleuve Marsyas est au sommet d une montagne, d où il tombe sur un roc, VAUGEL. Q. C. III, 1. • Menez la sur un roc, au haut d une montagne, En des lieux où l attend … Dictionnaire de la Langue Française d’Émile Littré
Roc — Saltar a navegación, búsqueda Un roc destrozando el barco de Simbad. Los Rocs o Rukh (en idioma persa رخ rokh, según afirmó Charles Louis de Casartelli es una forma abreviada de simurgh en persa), son aves de rapiña gigantescas, a menudo blancas … Wikipedia Español
Roc — als Abkürzung steht für: Ligue ROC, eine französische Umweltorganisation Race of Champions, eine Automobilsportveranstaltung Rate of Change Oszillator, siehe Momentum (Chartanalyse) Receiver Operating Characteristic, eine grafische Methode zur… … Deutsch Wikipedia
ROC — als Abkürzung steht für: Ligue ROC, eine französische Umweltorganisation Race of Champions, eine Automobilsportveranstaltung Restricted Operator’s Certificate, beschränkt gültiges Betriebszeugnis für Funker im Seefunk Rate of Change Oszillator,… … Deutsch Wikipedia
roc — ROC. s. m. Masse de pierre trés dure, qui a sa racine en terre. Ce roc est fort dur, bastir sur le roc. des fossez taillez dans le roc. percer le roc. cette place est sur un roc, bastir sur le roc. dur comme le roc. aussi ferme que le roc, qu un… … Dictionnaire de l’Académie française
Roč — (Italian: Rozzo ) is a village in Istria, north west Croatia, with a population of only 180 people. It is about 50 km south east of Trieste, Italy, located on the road Trieste mdash; Koper mdash; Učka tunnel mdash; Rijeka. Its other names are Rus … Wikipedia
Roc — Cette page d’homonymie répertorie les différents sujets et articles partageant un même nom … Wikipédia en Français
Roč — Roč … Deutsch Wikipedia
ROC — FINANCE abbreviation for return on capital * * * Rate of Change. In technical analysis, the ROC is an indicator that measures the ratio of the most recent closing price to a price in a previous set period. Thus, a five day rate of change… … Financial and business terms