«evaluation» 태그된 질문

3 클래스로 멀티 클래스 분류 설정을 시도하고 있습니다. 클래스 분포는 대부분의 데이터가 3 개 클래스 중 1 개에 해당하므로 왜곡됩니다. (클래스 레이블은 1,2,3이며, 데이터의 67.28 %가 클래스 레이블 1에, 클래스 2에 11.99 %, 클래스 3에 남아 있음) 이 데이터 세트에서 다중 클래스 분류기를 훈련하고 있으며 다음과 같은 성능을 얻습니다. Precision …

102 multiclass-classification  evaluation 

기계 학습 모델의 강력한 평가를 위해 K- 폴드 교차 검증을 적용했습니다. 그러나 나는이 목적을 위해 부트 스트랩 방법이 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 성능 평가 측면에서 이들의 주요 차이점을 볼 수는 없습니다. 내가 아는 한 부트 스트랩은 특정 수의 임의의 훈련 + 테스트 하위 세트를 생성하지만 (다른 방법으로도) CV 보다이 …

21 cross-validation  evaluation 

누구든지 정밀도가 중요한 예와 리콜이 중요한 예를들 수 있습니까?

16 machine-learning  evaluation 

"통계 학습의 요소" 를 인용 한 Wikipedia 페이지 는 다음과 같이 말합니다. 일반적으로 피처 의 분류 문제의 경우 ⌊ √p피p 각 분할에 p each기능이 사용됩니다.⌊p–√⌋⌊p⌋\lfloor \sqrt{p}\rfloor 나는 이것이 상당히 교육받은 추측이며 아마도 경험적 증거로 확인되었을 것임을 이해하지만, 제곱근을 선택 해야하는 다른 이유가 있습니까? 거기에 통계적인 현상이 있습니까? 이것이 어떻게 오차의 …

13 statistics  random-forest  optimization  evaluation  sampling 

다음과 같이 Keras (Tensorflow 백엔드)에서 사용자 지정 메트릭 기능 (F1-Score)을 정의하려고했습니다. def f1_score(tags, predicted): tags = set(tags) predicted = set(predicted) tp = len(tags & predicted) fp = len(predicted) - tp fn = len(tags) - tp if tp>0: precision=float(tp)/(tp+fp) recall=float(tp)/(tp+fn) return 2*((precision*recall)/(precision+recall)) else: return 0 지금까지는 훌륭했지만 모델 컴파일에 적용하려고 할 …

11 tensorflow  keras  evaluation 

신경망에서 손실 및 정확도 메트릭의 공존으로 약간 혼란 스럽습니다. 둘 다 와 비교의 "정확성"을 표현해야 합니까? 훈련 시대에 두 개의 중복을 적용하지 않습니까? 또한 왜 서로 관련이 없습니까?와이yyy를와이^y^\hat{y}

11 neural-network  evaluation 

폐쇄되었습니다 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 오년 전에 . 대부분의 언어에는 몇 가지 과학 컴퓨팅 라이브러리가 있습니다. 파이썬은 Scipy Rust 있다 SciRust C++이 등 여러 가지 ViennaCL와Armadillo …

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