Вопросы с тегом «precision-recall»

Я понимаю формальные различия между ними, и я хочу знать, когда более уместно использовать одно против другого. Всегда ли они дают дополнительное представление о производительности данной системы классификации / обнаружения? Когда разумно представить их обоих, скажем, в газете? вместо одного?...

Интересно, как вычислить точность и вспомнить использование путаницы для решения задачи классификации нескольких классов. В частности, наблюдение может быть назначено только его наиболее вероятному классу / метке. Я хотел бы вычислить: Точность = TP / (TP + FP) Напомним = TP / (TP + FN) для каждого...

Мне интересно, как рассчитать точность и вспомнить меры для мультиклассовой классификации с несколькими метками, то есть классификации, где существует более двух меток, и где каждый экземпляр может иметь несколько...

Я хотел бы знать, как интерпретировать разницу значений f-меры. Я знаю, что f-мера - это сбалансированное среднее между точностью и отзывом, но я спрашиваю о практическом значении различия в F-мерах. Например, если классификатор C1 имеет точность 0,4, а другой классификатор C2 - 0,8, то можно...

У меня есть задача классификации, где у меня есть несколько предикторов (один из которых является наиболее информативным), и я использую модель MARS для построения моего классификатора (меня интересует любая простая модель, и использование glms для иллюстративных целей будет тоже хорошо). Теперь у...

Ниже приведен пример, извлеченный из документации sklearn.metrics.classification_report. Что я не понимаю, так это то, почему существуют значения f1-показателя, точности и отзыва для каждого класса, где я считаю, что класс является меткой предиктора? Я думал, что оценка f1 говорит вам об общей...

Является ли средняя точность (AP) областью под кривой точного восстановления (AUC PR-кривой)? РЕДАКТИРОВАТЬ: Вот некоторые комментарии о разнице в PR AUC и AP. AUC получается путем трапецеидальной интерполяции точности. Альтернативным и обычно почти эквивалентным показателем является Средняя...

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 /...

Я имею дело с проблемой обнаружения мошенничества (кредитной оценки). Таким образом, существует очень несбалансированная связь между мошенническими и не мошенническими наблюдениями. http://blog.revolutionanalytics.com/2016/03/com_class_eval_metrics_r.html предоставляет большой обзор различных...

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю...

Я только что закончил читать эту дискуссию. Они утверждают, что PR AUC лучше, чем ROC AUC по несбалансированному набору данных. Например, у нас есть 10 образцов в тестовом наборе данных. 9 образцов положительные и 1 отрицательный. У нас ужасная модель, которая предсказывает все положительное. Таким...

Точность определяется как: р = истинные позитивы / (истинные позитивы + ложные позитивы) Какое значение точности, если (истинные положительные + ложные положительные) = 0? Это просто не определено? Тот же вопрос для отзыва: r = истинные позитивы / (истинные позитивы + ложные негативы) В этом...

Может ли кто-то резюмировать для меня возможные примеры, в каких ситуациях увеличение обучающих данных улучшает общую систему? Когда мы обнаружим, что добавление большего количества данных для обучения может привести к переопределению данных и не дать точных данных теста? Это очень неспецифичный...

У меня есть некоторые сомнения по поводу того, какую меру эффективности использовать: область под кривой ROC (TPR как функция FPR) или область под кривой точности-отзыва (точность как функция отзыва). Мои данные несбалансированы, то есть количество отрицательных экземпляров намного больше, чем...

Я экспериментирую с алгоритмом машины повышения градиента через caretпакет в R. Используя небольшой набор данных для поступления в колледж, я запустил следующий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create...

Я новичок в машинном обучении. В настоящее время я использую классификатор Наивного Байеса (NB), чтобы классифицировать небольшие тексты в 3 классах как положительные, отрицательные или нейтральные, используя NLTK и python. Проведя несколько тестов с набором данных, состоящим из 300 000 экземпляров...

Я пытаюсь понять точную кривую отзыва, я понимаю, что такое точность и отзыв, но не понимаю, что такое базовое значение. Я читал эту ссылку https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ и я не понимаю часть базовой линии, как показано в «Кривая точного...

У меня есть набор данных с несколькими миллионами строк и ~ 100 столбцов. Я хотел бы обнаружить около 1% примеров в наборе данных, которые относятся к общему классу. У меня есть ограничение минимальной точности, но из-за очень асимметричной стоимости я не слишком заинтересован в каком-либо...

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 7 месяцев назад . Легко найти область вычисления пакета в ROC, но есть ли пакет, который вычисляет площадь под...

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...