Точность оценки - это степень близости оценок к истинному значению. Для классификатора точность - это пропорция правильных классификаций. (Это второе использование не является хорошей практикой. См. Тег вики для ссылки на дополнительную информацию.)
Это общий вопрос, который косвенно задавался здесь несколько раз, но в нем нет ни одного авторитетного ответа. Было бы здорово иметь подробный ответ на этот вопрос для справки. Точность , доля правильных классификаций среди всех классификаций, является очень простой и очень «интуитивно понятной»...
Несмотря на то, что я видел эти термины 502847894789 раз, я на всю жизнь не могу вспомнить разницу между чувствительностью, специфичностью, точностью, точностью и отзывчивостью. Это довольно простые понятия, но имена для меня совершенно не интуитивны, поэтому я постоянно путаю их друг с другом. Что...
Я новичок в области интеллектуального анализа данных и пытаюсь настроить дерево решений на основе набора данных, который сильно разбалансирован. Однако у меня проблемы с плохой точностью прогнозирования. Данные состоят из студентов, изучающих курсы, а переменная класса - это статус курса, который...
Я получаю 100% точность для своего дерева решений. Что я делаю не так? Это мой код: 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 = data[-1] from...
Процент ошибки Среднего Absolute ( Мапэ ) является общей точностью или мера ошибки для временных рядов или других предсказаний, MAPE = 100NΣт = 1N| T- 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}\%, где - фактические данные, а соответствующие...
Предположим, что модель имеет 100% точность данных тренировки, но 70% точность данных теста. Правдив ли следующий аргумент в отношении этой модели? Очевидно, что это переоборудованная модель. Точность испытания может быть повышена за счет уменьшения переоснащения. Но эта модель все еще может быть...
Я был озадачен различием между показателем F1, значением Dice и IoU (пересечение по объединению). К настоящему времени я обнаружил, что F1 и Dice означают одно и то же (верно?), И у IoU есть формула, очень похожая на две другие. F1 / Dice: 2TP2TP+FP+FN2TP2TP+FP+FN\frac{2TP}{2TP+FP+FN} IoU /...
Средняя абсолютная масштабированная ошибка (MASE) является мерой точности прогноза, предложенной Koehler & Hyndman (2006) . MA SЕ= МА ЕMА Ея п - ев м р л е ,н а я в еMASЕзнак равноMAЕMAЕяN-saмпLе,NaяvеMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} где - средняя абсолютная ошибка, произведенная...
Во-первых, он дает вероятность результатов. Так, например, его прогнозы на выборах в США в настоящее время составляют 82% Клинтона против 18% Трампа. Теперь, даже если Трамп выиграет, как я узнаю, что выиграть должен был не только 18% времени? Другая проблема заключается в том, что его вероятности...
Предположим, я делаю перекрестную проверку в K-кратном порядке с K = 10-кратным. Там будет одна матрица путаницы для каждого сгиба. Когда я сообщаю о результатах, я должен вычислить, какова средняя матрица путаницы, или просто суммировать матрицы...
Я построил кривую ROC для диагностической системы. Площадь под кривой была непараметрически оценена как AUC = 0,89. Когда я попытался вычислить точность при оптимальной настройке порога (точка, ближайшая к точке (0, 1)), я получил точность диагностической системы равной 0,8, что меньше, чем AUC!...
В книге «Биостатистика для чайников» на странице 40 я читаю: Стандартная ошибка (сокращенно SE) - это один из способов указать, насколько точна ваша оценка или измерение чего-либо. и Доверительные интервалы предоставляют еще один способ указать точность оценки или измерения чего-либо. Но там ничего...
Во время обучения простого нейронного бинарного классификатора я получаю высокую величину потерь, используя кросс-энтропию. Несмотря на это, значение точности на проверочном наборе остается достаточно хорошим. Это имеет какое-то значение? Нет строгой корреляции между потерей и точностью? У меня на...
Извиняюсь, если это очень очевидный вопрос, но я читал различные посты и не могу найти хорошее подтверждение. В случае классификации, точность классификатора = 1- частота ошибок теста ? Я получаю, что точность составляет , но мой вопрос, как именно связаны точность и частота ошибок тестирования....
F1-оценка является гармоническим средним значением точности и отзыва. Ось у отзыва - это истинно положительный показатель (который также вызывается). Итак, иногда классификаторы могут иметь низкий уровень отзыва, но очень высокий AUC, что это значит? Каковы различия между AUC и...
Недавно я узнал о правильных правилах оценки вероятностных классификаторов. Несколько потоков на этом сайте подчеркивали, что точность является неправильным правилом оценки и не должна использоваться для оценки качества прогнозов, генерируемых вероятностной моделью, такой как логистическая...
Я сталкиваюсь с коэффициентом Кости для сходства объема ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient ) и точности ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision ). Мне кажется, что эти две меры одинаковы. Какие-нибудь...
Я установил свою модель и пытаюсь понять, хороша ли она. Я рассчитал рекомендуемые показатели для его оценки ( / AUC / точность / ошибка прогнозирования / и т. Д.), Но не знаю, как их интерпретировать. Короче говоря, как мне определить, хороша ли моя модель по метрике? Достаточно ли 0,6 (например),...
Я понимаю, что f-мера (основанная на точности и отзыве) - это оценка точности классификатора. Кроме того, f-мера предпочтительнее точности, когда у нас есть несбалансированный набор данных. У меня есть простой вопрос (который больше об использовании правильной терминологии, чем о технологии). У...
Допустим, у нас есть простой вопрос «да / нет», на который мы хотим знать ответ. И есть N людей, «голосующих» за правильный ответ. У каждого избирателя есть история - список 1 и 0, показывающий, были ли они правы или нет в отношении таких вопросов в прошлом. Если мы примем историю в качестве...