Запитання з тегом «accuracy»

Нещодавно я дізнався про правильні правила зарахування імовірнісних класифікаторів. Кілька ниток на цьому веб-сайті підкреслили, що точність - це неправильне оцінювальне правило, і його не слід використовувати для оцінки якості прогнозів, породжених ймовірнісною моделлю, такою як логістична регресія. Однак чимало академічних робіт, які я прочитав, дали втрати внаслідок неправильної класифікації …

13 probability  accuracy  scoring-rules 

Я натрапляю на коефіцієнт кістки для подібності обсягу ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient ) та точності ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision ). Мені здається, що ці два заходи однакові. Будь-які думки?

13 descriptive-statistics  roc  accuracy  precision-recall  auc 

Я підходив до своєї моделі і намагаюся зрозуміти, чи корисна вона. Я розраховував рекомендовані показники для його оцінки ( R2R2R^2 / AUC / точність / помилка передбачення / тощо), але не знаю, як їх інтерпретувати. Коротше кажучи, як я можу сказати, чи базується моя модель на основі метрики? Чи достатньо …

12 goodness-of-fit  r-squared  accuracy  auc  diagnostic 

Я дізнаюся про вибір функції. Я бачу, чому це було б важливо і корисно для побудови моделей. Але зупинімося на контрольованих навчальних (класифікаційних) завданнях. Чому вибір завдань важливий для класифікаційних завдань? Я бачу багато літератури, написаної про вибір функції та її використання для контрольованого навчання, але це спантеличує мене. Вибір …

11 feature-selection  accuracy  regression-strategies 

Скажімо, у нас є просте питання "так / ні", на яке ми хочемо знати відповідь. А за правильну відповідь "голосують" N людей. У кожного виборця є історія - перелік 1-х та 0-х, який показує, чи мали вони рацію чи неправильно щодо подібних питань у минулому. Якщо взяти історію як біноміальне …

11 accuracy  uncertainty  weighted-mean  voting-system 

Я хотів би порівняти два різних класифікатори для проблеми класифікації багатокласового тексту, які використовують великі набори навчальних даних. Я сумніваюся, чи варто використовувати криві ROC або криві навчання для порівняння двох класифікаторів. З одного боку, криві навчання корисні для визначення розміру навчального набору даних, оскільки ви можете знайти розмір набору …

11 machine-learning  classification  roc  accuracy 

Я розумію, що f-міра (заснована на точності та відкликання) - це оцінка того, наскільки точним є класифікатор. Крім того, f-міра віддається перевазі точності, коли у нас є неврівноважений набір даних. У мене просте запитання (яке стосується скоріше використання правильної термінології, ніж щодо технології). У мене незбалансований набір даних і я …

11 machine-learning  classification  data-mining  unbalanced-classes  accuracy 

Типові значення AIC, які я бачив для логістичних моделей, є тисячами, принаймні сотнями. наприклад, на http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/ AIC становить 727,39 Хоча завжди кажуть, що AIC слід використовувати лише для порівняння моделей, я хотів зрозуміти, що означає конкретне значення AIC. Відповідно до формули, AIC=−2log(L)+2KAIC=−2log⁡(L)+2KAIC= -2 \log(L)+ 2K Де L = максимальна ймовірність …

9 regression  model-selection  aic  accuracy 

Ми використовуємо STL (реалізація R) для прогнозування даних часових рядів. Щодня ми проводимо щоденні прогнози. Ми хотіли б порівняти прогнозні значення з реальними значеннями та виявити середнє відхилення. Наприклад, ми склали прогноз на завтра і отримали прогнозні бали, ми хотіли б порівняти ці точки прогнозу з реальними даними, які ми …

9 time-series  forecasting  accuracy