Запитання з тегом «accuracy»

Це загальне запитання, яке тут задавали побічно багато разів, але на нього немає однозначної відповіді. Було б чудово отримати детальну відповідь на це для довідки. Точність , частка правильних класифікацій серед усіх класифікацій є дуже простою та дуже "інтуїтивно зрозумілою" мірою, проте вона може бути поганою мірою для незбалансованих даних …

107 machine-learning  classification  accuracy  model-evaluation  scoring-rules 

Незважаючи на те, що я бачив ці терміни 502847894789 разів, я не можу за все життя запам’ятати різницю між чутливістю, специфічністю, точністю, точністю і згадкою. Вони досить прості поняття, але назви для мене вкрай неінтуїтивні, тому я продовжую плутати їх між собою. Який хороший спосіб подумати над цими поняттями, щоб …

49 terminology  accuracy  sensitivity-specificity 

Я новачок у видобутку даних і намагаюся навчити дерево рішень щодо набору даних, який є вкрай незбалансованим. Однак у мене проблеми із поганою точністю прогнозування. Дані складаються з студентів, які вивчають курси, а змінна класу - це статус курсу, який має два значення - Відкликаний або Поточний. Вік Етнічність Стать …

43 classification  cart  unbalanced-classes  accuracy 

Я отримую 100% точність для свого дерева рішень. Що я роблю неправильно? Це мій 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 sklearn.cross_validation import train_test_split x_train = x[0:2635] x_test = …

38 machine-learning  python  cart  accuracy 

Відсоток помилки Середнього Absolute ( Мапе ) є спільною точністю або міра помилки для часових рядів або інших передбачень, 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}\%, де - фактичні факти, а F t - відповідні прогнози чи прогнози.AtAtA_tFtFtF_t MAPE - це відсоток, тому ми можемо легко порівняти його між серіями, а люди можуть …

29 accuracy  mape 

Припустимо, що модель має 100% точність на даних тренувань, але 70% точність на даних тесту. Чи справедливо наступний аргумент щодо цієї моделі? Очевидно, що це надмірна модель. Точність тесту може бути підвищена за рахунок зменшення насадки. Але ця модель все ще може бути корисною моделлю, оскільки вона має прийнятну точність …

25 model  accuracy  overfitting 

Мене збентежили розбіжності між оцінкою F1, оцінками Dice та IoU (перехрестя над об'єднанням). На сьогодні я дізнався, що F1 і Dice означають одне і те ж (так?), І IoU має дуже схожу формулу з двома іншими. F1 / кістки:2 ТП2 ТП+ FП+ FN2ТП2ТП+ЖП+ЖN\frac{2TP}{2TP+FP+FN} IoU / Жакард:ТПТП+FП+FNТПТП+ЖП+ЖN\frac{TP}{TP+FP+FN} Чи є якісь практичні …

24 terminology  accuracy  precision-recall 

Середня абсолютна масштабована помилка (MASE) - це міра точності прогнозування, запропонована Koehler & Hyndman (2006) . МA SЕ= МА ЕМА Еi n - s a m p l e ,n a i v eМАSЕ=МАЕМАЕiн-самpле,наivеMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} де - середня абсолютна похибка, вироблена фактичним прогнозом; тоді як - середня абсолютна похибка, …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

По-перше, він дає ймовірність результатів. Так, наприклад, зараз його прогнози щодо виборів у США - 82% Клінтон проти 18% Трампа. Тепер, навіть якщо Трамп перемагає, то як я можу знати, що він виграв не лише 18% часу? Інша проблема полягає в тому, що його ймовірності змінюються з часом. Тож 31 …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

Припустимо, я роблю K-кратну перехресну перевірку з K = 10 разів. Буде одна матриця плутанини для кожної складки. Звітуючи про результати, я повинен обчислити, що є середньою матрицею плутанини, або просто підсумовувати матриці плутанини?

18 machine-learning  cross-validation  accuracy 

Я побудував криву ROC для діагностичної системи. Тоді площа під кривою була непараметрично оцінена як AUC = 0,89. Коли я спробував обчислити точність при встановленні оптимального порогового значення (точка, найближча до точки (0, 1)), я отримав точність діагностичної системи 0,8, що менше AUC! Коли я перевірив точність на іншому порозі, …

16 roc  reliability  accuracy  auc 

Під час навчання простого двійкового класифікатора нейронної мережі я отримую високе значення втрат, використовуючи крос-ентропію. Незважаючи на це, значення точності в наборі перевірки зберігається досить добре. Чи має це якесь значення? Не існує суворої кореляції між втратою та точністю? У мене на тренуванні та валідації ці значення: 0.4011 - соотв …

15 neural-networks  accuracy 

У книзі "Біостатистика для манекенів" на сторінці 40 я читав: Стандартна помилка (скорочено SE) - це один із способів вказати, наскільки точна ваша оцінка або вимірювання чогось. і Інтервали довіри надають інший спосіб вказати точність оцінки або вимірювання чогось. Але там нічого не написано, як вказати точність вимірювання. Питання: Як …

15 confidence-interval  standard-error  measurement-error  accuracy 

F1 бал - це гармонійне середнє значення точності та відкликання. Вісь y відкликання - це справжня позитивна швидкість (яка також є відкликанням). Отже, колись класифікатори можуть мати низький рівень виклику, але дуже високий AUC, що це означає? Які відмінності між AUC та F1-балом?

14 machine-learning  precision-recall  auc  accuracy 

Вибачте, якщо це дуже очевидне питання, але я читав різні публікації і, здається, не можу знайти хорошого підтвердження. У разі класифікації, чи є точність класифікатора = 1- коефіцієнт помилки тесту ? Я вважаю, що точність є , але моє питання полягає в тому, як саме пов’язані точність та швидкість помилок …

14 classification  terminology  accuracy