auc.
predict_proba выдаёт 0.9 — но это не вероятность 90%
Привет, Хабр!Самая распространённая ошибка при работе с вероятностями в ML — читать число из predict_proba как вероятность. Модель вернула 0.9, и кажется очевидным: «событие произойдёт примерно в 90 случаях из 100». На этом строят решения — ранжируют лиды по этому числу, ставят порог отсечения, считают ожидаемую выручку как 0.9 * сумма_сделки, показывают пользователю «уверенность 90%».
ML на Мосбирже — почему мой грааль не работает?
Время после нового года решил провести с пользой и окунуться в машинное обучение. Заняться Machine Learning — и посмотреть получится что‑то или нет с российским рынком акций на Московской бирже.Моей целью было построить такую систему, которая будет учиться на истории и в перспективе торговать лучше чем случайное блуждание 50/50. Но из‑за комиссий и спреда подобные блуждания изначально отрицательны — чтобы выйти в плюс надо как минимум покрывать комиссии.Если говорить о результатах очень кратко, то технически всё работает, но вот финансовый результат на грани безубыточности.
