Публикации по теме accuracy-and-precision

Публикации по теме 'accuracy-and-precision'

Что такое элементы показателей производительности, такие как точность, достоверность, полнота (чувствительность)…

Представьте, что у вас есть друг, который любит играть в разные игры. Ваш друг очень конкурентоспособен и всегда хочет знать, насколько хорошо он справляется с каждой игрой. Чтобы измерить их производительность, вы используете специальные инструменты, которые дают вам конкретные оценки для различных аспектов их игрового процесса. Показатели производительности похожи на специальные инструменты для измерения того, насколько хорошо ваш друг справляется с игрой. Они помогут вам получить..

Понимание матрицы путаницы

Автор Арбаз Шейх После очистки данных, предварительной обработки и обработки первое, что мы делаем, — это загружаем данные в превосходную модель, которая естественным образом дает результаты в виде вероятностей. Держись, однако! Как, черт возьми, мы оцениваем производительность нашей модели. Более высокая производительность, более высокая эффективность — это именно то, чего мы хотим. Это момент, когда в поле зрения появляется матрица Путаницы. Матрица путаницы — это мера..

Комплексное руководство по пониманию различных типов показателей точности в машине Python…

Введение Точность — это фундаментальный показатель оценки производительности моделей машинного обучения. Он измеряет отношение правильных прогнозов к общему количеству сделанных прогнозов. Однако термин «точность» может включать в себя различные нюансы, каждый из которых касается конкретных аспектов работы модели. В этом подробном руководстве мы углубимся в различные типы показателей точности в моделях машинного обучения Python. Мы рассмотрим следующие показатели точности:..

Точность, отзывчивость, прецизионность, F-рейтинг и специфичность, что нужно для оптимизации?

Какой показатель производительности следует улучшить на основе вашего проекта? Я буду использовать базовый пример для объяснения каждой метрики производительности, чтобы вы действительно поняли разницу между каждым из них. Чтобы в следующем проекте машинного обучения вы могли выбрать, какой показатель производительности лучше всего подходит для вашего проекта. Вот так Школа проводит первичное сканирование диабета с помощью машинного обучения для всех своих учеников. Результат -..

Спам или Хэм? Классификатор электронной почты с использованием Python (MultinomialNB против классификаторов XGBoost)

Привет! Не так давно я сидел на своем компьютере, ожидая письма от продавца с большим заказом на покупку. После того, как я забеспокоился к концу дня, я позвонил этому парню и объяснил причину задержки. Он заверил меня, что отправил его утром, несмотря на то, что я не мог найти его в своем почтовом ящике. Достаточно озадаченный, я начал просматривать все свои папки и, к своему изумлению, обнаружил, что они лежат в папке «Спам». Мне стало любопытно, и в итоге я узнал, как Google..

Парадокс точности. Как не попасть в ловушку несбалансированного набора данных.

Ни для кого не секрет, что при работе с данными в области машинного обучения (и не только) значительная часть времени тратится на изучение набора данных, очистку данных, проектирование функций, и только сравнительно небольшая часть усилий идет на на создание, оценку и настройку наших моделей. Такое распределение времени вполне разумно, поскольку точность и надежность наших результатов напрямую зависит от качества и удобства нашего набора данных. Но иногда из-за нехватки времени или..

Как научить аккуратности и аккуратности в 4 года

Точность — это степень правильности, а точность — это то, насколько строга эта правильность (или нет) — насколько воспроизводимы результаты. Точность и прецизионность используются в контексте измерения. Точность относится к степени соответствия и правильности чего-либо по сравнению с истинным или абсолютным значением, в то время как точность относится к состоянию строгой точности — насколько постоянно что-то является строго точным. Точность относится к близости измеренного значения к..