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
Predicted class Cat Dog Rabbit Actual class Cat 5 3 0 Dog 2 3 1 Rabbit 0 2 11 Jak obliczyć precyzję i przywołać, aby łatwo było obliczyć wynik F1. Normalna macierz pomieszania ma wymiar 2 x 2. Kiedy jednak staje się 3 x 3, nie wiem, jak obliczyć precyzję i przypomnieć...
Zastanawiam się, jaka jest wewnętrzna wartość stosowania średniej harmonicznej (na przykład do obliczania miar F), a nie ważonej średniej arytmetycznej w łączeniu precyzji i przypominania? Myślę, że ważona średnia arytmetyczna może odgrywać rolę średniej harmonicznej, czy coś mi...
Jaki jest najlepszy sposób, aby wyjaśnić, dlaczego jest nie dobry środek, powiedzmy, w porównaniu do F1?Precision+RecallPrecision+Recall\text{Precision} +
Próbuję rozwiązać zadanie zwane wykrywaniem pieszych i trenuję binarny clasifer na dwóch kategoriach pozytywnych - ludzie, negatywne - tło. Mam zestaw danych: liczba wyników dodatnich = 3752 liczba ujemna = 3800 Używam train \ test split 80 \ 20% i RandomForestClassifier z scikit-learn z...
Chcę porównać dwa algorytmy rankingu. W tych algorytmach klient określa pewne warunki w swoim wyszukiwaniu. Zgodnie z wymaganiami klienta, algorytm ten powinien przypisać ocenę każdemu elementowi w bazie danych i pobrać elementy o najwyższym wyniku. Na tej stronie przeczytałem różne tematy...
Czy możliwe jest wykonanie testu istotności opartego wyłącznie na wynikach precyzji / odwołania / F1? Na przykład, jeśli natrafisz na 2 systemy w dokumencie, dla którego zgłaszane są tylko P / R / F1 (w tym samym zbiorze danych itp.), Czy możesz następnie przeprowadzić test istotności...
Mam zadanie eksploracji danych, w którym tworzę system wyszukiwania obrazów oparty na treści. Mam 20 zdjęć 5 zwierząt. Łącznie więc 100 zdjęć. Mój system zwraca 10 najbardziej odpowiednich obrazów do obrazu wejściowego. Teraz muszę ocenić wydajność mojego systemu za pomocą krzywej...
Pracuję nad problemem klasyfikacji binarnej, w której znacznie ważniejsze jest, aby nie mieć fałszywych trafień; całkiem sporo fałszywych negatywów jest w porządku. Użyłem na przykład wielu klasyfikatorów w sklearn, ale myślę, że żaden z nich nie ma możliwości wyraźnego dostosowania kompromisu...
Przeprowadziłem klasyfikację przy użyciu wielu klasyfikatorów dla danych oznaczonych 2 klasami i użyłem 5-krotnej walidacji krzyżowej. Dla każdej zakładki obliczyłem tp, tn, fp i fn. Następnie obliczyłem dokładność, precyzję, wycofanie i wynik F dla każdego testu. Moje pytanie brzmi: kiedy chcę...
Ponieważ mam bardzo niezrównoważony zestaw danych (9% pozytywnych wyników), zdecydowałem, że krzywa przywołania dokładności jest bardziej odpowiednia niż krzywa ROC. Otrzymałem analogiczną miarę sumaryczną pola powierzchni pod krzywą PR (0,49, jeśli jesteś zainteresowany), ale nie jestem pewien,...
Czy istnieje jakaś standardowa metoda określania „optymalnego” punktu pracy na krzywej dokładnego przywołania ? (tj. określenie punktu na krzywej, który zapewnia dobry kompromis między precyzją a
To jest wynik F beta: faβ= ( 1 + β2)) ⋅ p r e c i s i o n ⋅ r e c a l l( β2)⋅ p r e c i s i o n ) + r e c a l lFβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallF_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{\mathrm{precision} \cdot \mathrm{recall}}{(\beta^2 \cdot \mathrm{precision}) + \mathrm{recall}} Artykuł...
Dlaczego wycofywanie nie bierze pod uwagę prawdziwych negatywów? Czy w eksperymentach, w których prawdziwe negatywy są tak samo ważne jak prawdziwe pozytywy, czy ich porównywalna metryka bierze to pod
Obecnie porównuję trzy metody i mam metryki Dokładność, auROC i auPR. I mam następujące wyniki: Metoda A - wg: 0,75, auROC: 0,75, auPR: 0,45 Metoda B - wg: 0,65, auROC: 0,55, auPR: 0,40 Metoda C - acc: 0,55, auROC: 0,70, auPR: 0,65 Dobrze rozumiem dokładność i auROC (aby dobrze zapamiętać,...
1) Jak mogę zmienić próg klasyfikacji (domyślnie jest to 0,5) w RandomForest w sklearn? 2) Jak mogę zaniżać próbkę w sklearn? 3) Mam następujący wynik z klasyfikatora RandomForest: [[1635 1297] [520 3624]] precision recall f1-score support class 0 0.76 0.56 0.64 2932 class 1 0.74 0.87 0.80...