Mam wartości True Positive (TP)i False Negative (FN)następujące: TP = 0.25 FN = 0.75 Na podstawie tych wartości możemy obliczyć False Positive (FP)i True Negative
Korzystam z macierzy zamieszania, aby sprawdzić wydajność mojego klasyfikatora. Używam Scikit-Learn, jestem trochę zdezorientowany. Jak mogę zinterpretować wynik from sklearn.metrics import confusion_matrix >>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] >>> y_pred = [0, 0, 2, 2, 0,...
Poniższy cytat pochodzi ze słynnego artykułu badawczego Znaczenie statystyczne dla badań całego genomu Storey i Tibshirani (2003): Na przykład fałszywie dodatni wskaźnik wynoszący 5% oznacza, że średnio 5% prawdziwie zerowych cech w badaniu zostanie nazwanych znaczącymi. FDR (wskaźnik...
Czy współczynniki korelacji phi i Matthewsa to ta sama koncepcja? W jaki sposób są one powiązane lub równoważne ze współczynnikiem korelacji Pearsona dla dwóch zmiennych binarnych? Zakładam, że wartości binarne to 0 i 1. Korelacja Pearsona między dwiema zmiennymi losowymi Bernoulliego i...
Otrzymałem model regresji logistycznej (via train) dla odpowiedzi binarnej i uzyskałem macierz dezorientacji logistycznej przez confusionMatrixin caret. Daje mi to macierz dezorientacji modelu logistycznego, choć nie jestem pewien, jakiego progu używa się do jej uzyskania. Jak uzyskać macierz...
Mam problem z 6 klasami. Buduję klasyfikator wieloklasowy w następujący sposób: dla każdej klasy mam jeden klasyfikator regresji logistycznej, używając One vs. All, co oznacza, że mam 6 różnych klasyfikatorów. Mogę zgłosić macierz nieporozumień dla każdego z moich klasyfikatorów. Chciałbym...