Dokładność estymatora to stopień zbliżenia oszacowań do wartości rzeczywistej. W przypadku klasyfikatora dokładność to proporcja prawidłowych klasyfikacji. (To drugie użycie nie jest dobrą praktyką. Zobacz wiki tagów, aby uzyskać link do dalszych informacji.)
To jest ogólne pytanie, które zostało tutaj zadane pośrednio wiele razy, ale nie ma jednej wiarygodnej odpowiedzi. Byłoby wspaniale mieć szczegółową odpowiedź na to pytanie. Dokładność , odsetek poprawnych klasyfikacji wśród wszystkich klasyfikacji, jest bardzo prostą i bardzo „intuicyjną” miarą,...
Pomimo tego, że widziałem te terminy 502847894789 razy, nie mogę przez całe życie zapamiętać różnicy między czułością, swoistością, precyzją, dokładnością i pamięcią. Są to dość proste pojęcia, ale nazwy są dla mnie bardzo nieintuicyjne, więc ciągle się mylę. Jaki jest dobry sposób myślenia o tych...
Jestem nowy w eksploracji danych i staram się trenować drzewo decyzyjne względem zestawu danych, który jest wysoce niezrównoważony. Mam jednak problemy ze słabą dokładnością predykcyjną. Dane obejmują studentów studiujących kursy, a zmienną klasową jest status kursu, który ma dwie wartości -...
Otrzymuję 100% dokładność dla mojego drzewa decyzyjnego. Co ja robię źle? To jest mój kod: import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x = data[0:14] y =...
Mean Absolute Procent Błąd ( mape ) jest powszechną miarą dokładności lub błąd w przypadku szeregów czasowych lub innych przewidywań, MAPE=100n∑t=1n|At−Ft|At%,MAPE=100n∑t=1n|At−Ft|At%, \text{MAPE} = \frac{100}{n}\sum_{t=1}^n\frac{|A_t-F_t|}{A_t}\%, gdzie to wartości rzeczywiste, a odpowiednie...
Załóżmy, że model ma 100% dokładności danych treningowych, ale 70% dokładności danych testowych. Czy następujący argument dotyczy tego modelu? Oczywiste jest, że jest to model przebudowany. Dokładność testu można zwiększyć, zmniejszając nadmierne dopasowanie. Ale ten model może nadal być...
Byłem zdezorientowany różnicami między wynikiem F1, wynikiem Dice i IoU (przecięcie przez związek). Do tej pory dowiedziałem się, że F1 i Dice oznaczają to samo (prawda?), A IoU ma bardzo podobną formułę do pozostałych dwóch. F1 / Dice:2 tP.2 tP.+ F.P.+
Średni bezwzględny błąd skali (MASE) to miara dokładności prognozy zaproponowana przez Koehlera i Hyndmana (2006) . MASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} gdzie jest średnim błędem bezwzględnym spowodowanym faktyczną prognozą; podczas gdy...
Po pierwsze, podaje prawdopodobieństwo wyników. Na przykład jego prognozy dotyczące wyborów w USA wynoszą obecnie 82% Clintona vs. 18% Trumpa. Teraz, nawet jeśli Trump wygra, to skąd mam wiedzieć, że nie tylko 18% czasu powinien wygrać? Innym problemem jest to, że jego prawdopodobieństwo zmienia...
Załóżmy, że wykonuję walidację krzyżową K-fold z K = 10 fałd. Dla każdej zakładki będzie jedna matryca pomieszania. Czy zgłaszając wyniki, powinienem obliczyć średnią macierz zamieszania, czy po prostu zsumować macierze
Skonstruowałem krzywą ROC dla systemu diagnostycznego. Pole pod krzywą zostało następnie oszacowane nieparametrycznie na AUC = 0,89. Kiedy próbowałem obliczyć dokładność przy optymalnym ustawieniu progu (punkt najbliższy punktowi (0, 1)), dostałem dokładność układu diagnostycznego na 0,8, czyli...
W książce „Biostatystyka manekinów” na stronie 40 czytam: Błąd standardowy (w skrócie SE) jest jednym ze sposobów wskazania, jak dokładna jest twoja ocena lub pomiar czegoś. i Przedziały ufności stanowią kolejny sposób na wskazanie dokładności oszacowania lub pomiaru czegoś. Ale nie ma...
Podczas szkolenia prostego klasyfikatora binarnego sieci neuronowej uzyskuję wysoką wartość stratności, używając entropii krzyżowej. Mimo to wartość dokładności zestawu sprawdzania poprawności jest całkiem dobra. Czy to ma jakieś znaczenie? Nie ma ścisłej korelacji między stratą a...
Przepraszam, jeśli jest to bardzo oczywiste pytanie, ale czytałem różne posty i nie mogę znaleźć dobrego potwierdzenia. Czy w przypadku klasyfikacji dokładność klasyfikatora = 1 poziom błędu testu ? Rozumiem, że dokładność to , ale moje pytanie dotyczy tego, jak dokładnie są one powiązane z...
Wynik F1 jest harmoniczną średnią precyzji i przywołania. Oś y przywołania to prawdziwie dodatni wskaźnik (który jest również przywołaniem). Więc czasami klasyfikatory mogą mieć niski przywołanie, ale bardzo wysoką AUC, co to znaczy? Jakie są różnice między AUC a wynikiem...
Ostatnio uczyłem się o prawidłowych regułach punktacji dla klasyfikatorów probabilistycznych. Kilka wątków na tej stronie internetowej podkreślało, że dokładność jest niewłaściwą zasadą punktacji i nie należy jej wykorzystywać do oceny jakości prognoz generowanych przez model probabilistyczny, taki...
Natrafiam na współczynnik kości dla podobieństwa objętości ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient ) i dokładności ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision ). Wydaje mi się, że te dwa środki są takie same. jakieś
Dopasowałem swój model i staram się zrozumieć, czy jest on dobry. Obliczyłem zalecane miary, aby je ocenić ( / AUC / dokładność / błąd prognozowania itp.), Ale nie wiem, jak je interpretować. Krótko mówiąc, jak stwierdzić, czy mój model jest dobry na podstawie danych? Czy 0,6 (na przykład)...
Rozumiem, że miara f (oparta na precyzji i przywołaniu) jest oszacowaniem dokładności klasyfikatora. Ponadto, gdy mamy niezrównoważony zestaw danych , f-miara jest ważniejsza od dokładności . Mam proste pytanie (które dotyczy bardziej prawidłowej terminologii niż technologii). Mam niezrównoważony...
Powiedzmy, że mamy proste pytanie „tak / nie”, na które chcemy poznać odpowiedź. I jest N głosujących na poprawną odpowiedź. Każdy wyborca ma historię - listę 1 i 0, pokazującą, czy w przeszłości mieli rację, czy nie. Jeśli założymy, że historia jest rozkładem dwumianowym, możemy znaleźć średnią...