Подробное обсуждение определения, интерпретации, ограничений, сложности вычислений кривой ROC и расширения до мультиклассов. Фон Кривая рабочих характеристик приемника, короче ROC-кривая, представляет собой механизм для измерения и визуализации производительности классификатора. Мы хотим, чтобы классификатор идентифицировал как можно больше релевантных примеров. Но в то же время мы не хотим, чтобы он давал слишком много ложных срабатываний. Кривая ROC отображает взаимосвязь между..

Понимание точности, отзыва, оценки F1, макросов, методов микроусреднения и кривой roc-auc для измерения производительности моделей машинного обучения. Содержание: Точность Отзывать Оценка F1 Метод микроусреднения Метод макроусреднения Кривая ROC-AUC Как мы поняли, что такое матрица путаницы и зачем она нам нужна в нашем предыдущем блоге. Если вы еще не посетили его, пожалуйста, проверьте его здесь . Давайте подробно обсудим некоторые другие термины: Точность Он..

Матрица неточностей - это табличное представление, описывающее эффективность модели классификации на наборе тестовых данных, для которых известны фактические значения. Она позволяет легко идентифицировать путаницу между классами, которая является если один класс ошибочно помечен как другой класс. 1. Матрица неточностей для двоичной классификации Двоичная классификация - это задача классификации элементов данного набора на два класса. Предполагая, что метки класса как Class 1..

Бинарная классификация является одним из наиболее частых исследований проблем прикладного машинного обучения в различных областях, от медицины и биологии до метеорологии и анализа вредоносных программ. Многие исследователи используют некоторые показатели эффективности в своих классификационных исследованиях, чтобы сообщить об их успехе. Однако литература показала широко распространенную путаницу в терминологии и игнорирование фундаментальных аспектов метрик. В нашей статье под..