Câu hỏi được gắn thẻ «precision-recall»

P & R là một cách để đo lường mức độ liên quan của tập hợp các trường hợp được truy xuất. Độ chính xác là% của các trường hợp chính xác trong số tất cả các trường hợp được truy xuất. Mức độ liên quan là% của các trường hợp thực được lấy. Giá trị trung bình hài hòa của P & R là điểm F1. P & R được sử dụng trong khai thác dữ liệu để đánh giá phân loại.

3
Đường cong chính xác và thu hồi
Tôi hiểu sự khác biệt chính thức giữa chúng, điều tôi muốn biết là khi sử dụng cái này so với cái kia có liên quan hơn. Có phải họ luôn cung cấp cái nhìn sâu sắc bổ sung về hiệu suất của một hệ thống phân loại / phát …
3
Làm thế nào để bạn tính toán độ chính xác và thu hồi để phân loại đa lớp bằng cách sử dụng ma trận nhầm lẫn?
Tôi tự hỏi làm thế nào để tính toán độ chính xác và thu hồi bằng cách sử dụng ma trận nhầm lẫn cho một vấn đề phân loại nhiều lớp. Cụ thể, một quan sát chỉ có thể được gán cho lớp / nhãn có thể xảy ra nhất …
1
F1 / Dice-Điểm so với IoU
Tôi đã nhầm lẫn về sự khác biệt giữa điểm F1, điểm Dice và IoU (giao điểm trên liên minh). Đến bây giờ tôi phát hiện ra rằng F1 và Dice có nghĩa là cùng một thứ (phải không?) Và IoU có một công thức rất giống với hai cái …
3
Phân loại / số liệu đánh giá cho dữ liệu mất cân bằng cao
Tôi xử lý vấn đề phát hiện gian lận (giống như điểm tín dụng). Như vậy, có một mối quan hệ rất mất cân bằng giữa các quan sát gian lận và không gian lận. http://blog.revolutionanalytics.com/2016/03/com_group_eval_metrics_r.html cung cấp một cái nhìn tổng quan tuyệt vời về các số liệu phân …
4
Giá trị chính xác cho độ chính xác và thu hồi trong trường hợp cạnh là gì?
Độ chính xác được định nghĩa là: p = true positives / (true positives + false positives) Có đúng không, như true positivesvà false positivescách tiếp cận 0, độ chính xác tiếp cận 1? Câu hỏi tương tự để nhớ lại: r = true positives / (true positives + false …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
4
Độ chính xác của máy tăng cường độ dốc giảm khi số lần lặp tăng
Tôi đang thử nghiệm thuật toán máy tăng cường độ dốc thông qua caretgói trong R. Sử dụng một bộ dữ liệu tuyển sinh đại học nhỏ, tôi đã chạy đoạn mã sau: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.