Ich frage mich, was ist ein innerer Wert der Verwendung des harmonischen Mittelwerts (zum Beispiel zur Berechnung von F-Maßen) im Gegensatz zum gewichteten arithmetischen Mittelwert bei der Kombination von Präzision und Erinnerung? Ich denke, dass der gewichtete arithmetische Durchschnitt die Rolle...
Was ist die beste Art und Weise zu erklären , warum Precision+RecallPrecision+Recall\text{Precision} + \text{Recall} ist nicht eine gute Maßnahme, sagen wir, im Vergleich zu
Ich stoße auf den Würfelkoeffizienten für Volumenähnlichkeit ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient ) und Genauigkeit ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision) ). Es scheint mir, dass diese beiden Maßnahmen gleich sind. Irgendwelche...
Ich versuche, eine Aufgabe zu lösen, die als Fußgängererkennung bezeichnet wird, und trainiere binäre Klassen in zwei Kategorien: Positive - Personen, Negative - Hintergrund. Ich habe Datensatz: Anzahl der Positiven = 3752 Anzahl der negativen = 3800 Ich benutze train \ test split 80 \ 20%...
Ich möchte zwei Ranking-Algorithmen vergleichen. In diesen Algorithmen gibt der Client einige Bedingungen bei seiner Suche an. Entsprechend den Anforderungen des Kunden sollte dieser Algorithmus jedem Element in der Datenbank eine Bewertung zuweisen und Elemente mit den höchsten Bewertungen...
Ich habe eine Data Mining-Aufgabe, bei der ich ein inhaltsbasiertes Bildabrufsystem erstelle. Ich habe 20 Bilder von 5 Tieren. Also insgesamt 100 Bilder. Mein System gibt die 10 relevantesten Bilder an ein Eingabebild zurück. Jetzt muss ich die Leistung meines Systems mit einer
Predicted class Cat Dog Rabbit Actual class Cat 5 3 0 Dog 2 3 1 Rabbit 0 2 11 Wie kann ich Präzision berechnen und abrufen, damit es einfach wird, den F1-Score zu berechnen? Die normale Verwirrungsmatrix ist eine 2 x 2-Dimension. Wenn es jedoch 3 x 3 wird, weiß ich nicht, wie ich Präzision...
Da ich einen sehr unausgewogenen Datensatz habe (9% positive Ergebnisse), entschied ich, dass eine Präzisionsrückrufkurve geeigneter ist als eine ROC-Kurve. Ich habe das analoge zusammenfassende Flächenmaß unter der PR-Kurve erhalten (.49, wenn Sie interessiert sind), bin mir aber nicht sicher, wie...
Ich arbeite an einem Problem der binären Klassifizierung, bei dem es viel wichtiger ist, keine falsch positiven Ergebnisse zu erzielen. ziemlich viele falsche Negative sind in Ordnung. Ich habe zum Beispiel eine Reihe von Klassifikatoren in sklearn verwendet, aber ich denke, keiner von ihnen hat...
Gibt es eine Standardmethode zur Bestimmung eines "optimalen" Betriebspunkts auf einer Präzisionsrückrufkurve ? (dh Bestimmen des Punktes auf der Kurve, der einen guten Kompromiss zwischen Präzision und Rückruf bietet) Vielen
Ich arbeite mit unausgeglichenen Daten, wobei es für jede Klasse = 1 ungefähr 40 Fälle von Klasse = 0 gibt. Ich kann die Klassen anhand einzelner Merkmale vernünftigerweise unterscheiden, und das Training eines naiven Bayes- und SVM-Klassifikators auf 6 Merkmale und ausgewogene Daten ergab eine...
Ist es möglich, einen Signifikanztest durchzuführen, der ausschließlich auf Präzision / Rückruf / F1-Ergebnissen basiert? Wenn Sie beispielsweise in einem Artikel auf zwei Systeme stoßen, für die nur P / R / F1 gemeldet werden (auf demselben Datensatz usw.), können Sie dann einen statistischen...
Ich habe eine Klassifizierung unter Verwendung mehrerer Klassifizierer für Daten mit 2 Klassen durchgeführt und eine 5-fache Kreuzvalidierung verwendet. Für jede Falte berechnete ich tp, tn, fp und fn. Dann berechnete ich die Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F-Punktzahl für jeden Test. Meine...
Ich vergleiche derzeit drei Methoden und habe die Genauigkeit, auROC und auPR als Metriken. Und ich habe folgende Ergebnisse: Methode A - acc: 0,75, auROC: 0,75, auPR: 0,45 Methode B - acc: 0,65, auROC: 0,55, auPR: 0,40 Methode C - acc: 0,55, auROC: 0,70, auPR: 0,65 Ich habe ein gutes Verständnis...
Diese Frage hat hier bereits eine Antwort : Wie kann die Wahrscheinlichkeitsvorhersage für mehrere Klassen begrenzt werden, um eine Verwirrungsmatrix zu erhalten? (1 Antwort) Geschlossen vor 3 Monaten . Das Obige ist ein sehr einfaches Beispiel für die Ausgabe eines
Ich habe derzeit Probleme beim Analysieren eines Tweet-Datasets mit Support-Vektor-Maschinen. Das Problem ist, dass ich einen unausgeglichenen Binärklassen-Trainingssatz habe (5: 2); Dies wird voraussichtlich proportional zur tatsächlichen Klassenverteilung sein. Bei der Vorhersage erhalte ich eine...
Dies ist der F-Beta-Score: Fβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallFβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallF_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{\mathrm{precision} \cdot \mathrm{recall}}{(\beta^2 \cdot \mathrm{precision}) + \mathrm{recall}} Der Wikipedia-Artikel besagt, dass...
Warum berücksichtigt der Rückruf keine wahren Negative? Ist es in Experimenten, in denen echte Negative genauso wichtig sind wie echte Positive, eine vergleichbare Metrik, die dies
1) Wie kann ich den Klassifizierungsschwellenwert (ich denke, er ist standardmäßig 0,5) in RandomForest in sklearn ändern? 2) Wie kann ich in sklearn eine Unterprobe machen? 3) Ich habe das folgende Ergebnis vom RandomForest-Klassifikator: [[1635 1297] [520 3624]] precision recall f1-score...
Angenommen, ich erstelle einen logistischen Regressionsklassifikator, der vorhersagt, ob jemand verheiratet oder ledig ist. (1 = verheiratet, 0 = ledig) Ich möchte einen Punkt auf der Präzisionsrückrufkurve auswählen, der mir eine Genauigkeit von mindestens 75% gibt. möchte ich die Schwellenwerte...