如何解释回归任务的rec曲线？

Question

我采用的是森林火灾数据集和神经网络模型。我试图生成REC曲线，这就是它的样子。很奇怪！

我也应用了XGBoost，但REC曲线几乎平行于X轴.我不明白怎么才能解释清楚？

我也想了解如何解释REC曲线的一般情况？

Answer 1

图的标题是“各种模型的REC曲线”，但这条曲线是针对单个模型的。它将模型的“正确”预测的百分比表示为Y，这取决于什么是“正确”的含义，即作为X:例如，如果正确意味着误差小于10 ha (在X轴上)，那么模型大约有55%的时间(在Y轴上)是正确的。换句话说，该图根据错误值(真值和预测值之间的差)是否低于阈值X，将实例拆分为正确/不正确的实例。

特别是，这个图表显示：

• 这个模型预测的值很少，误差小于8。
• 这个模型通常(大约50%)预测的数值比真实值少8-9公顷。
• 模型预测的值还有两个，误差在15左右。
• 超过40%的预测值在此图上不可见，这意味着它们的误差大于20。

我建议画出真实值和预测值，这样更容易理解(尽管很难看出大型实例组在哪里)。