«accuracy» 태그된 질문

이것은 여기서 여러 번 간접적으로 묻는 일반적인 질문이지만 단일 정식 답변이 없습니다. 참조를 위해 이에 대한 자세한 답변을 얻는 것이 좋습니다. 모든 분류 중에서 올바른 분류의 비율 인 정확도 는 매우 간단하고 매우 "직관적 인"측정이지만 불균형 데이터에 대한 측정 은 좋지 않을 수 있습니다 . 왜 직관이 우리를 잘못 인도하고이 …

107 machine-learning  classification  accuracy  model-evaluation  scoring-rules 

이 용어를 502847894789 번이나 보았지만, 나는 내 인생에서 감도, 특이성, 정밀도, 정확성 및 리콜의 차이를 기억할 수 없습니다. 그것들은 매우 간단한 개념이지만, 그 이름은 직관적이지 않기 때문에 계속 서로 혼동됩니다. 이러한 개념에 대해 생각할 수있는 좋은 방법은 무엇입니까? 달리 말하면, 왜 다른 이름들과 달리이 개념들에 대해이 이름들이 선택 되었습니까?

49 terminology  accuracy  sensitivity-specificity 

데이터 마이닝을 처음 사용하고 있으며 불균형이 심한 데이터 세트에 대해 의사 결정 트리를 훈련하려고합니다. 그러나 예측 정확도가 좋지 않습니다. 데이터는 코스를 공부하는 학생들로 구성되며 클래스 변수는 취소됨 또는 현재의 두 값을 갖는 코스 상태입니다. 나이 민족 성별 코스 ... 코스 상태 데이터 세트에는 Withdrawn보다 Current 인 인스턴스가 더 많습니다. 철회 …

43 classification  cart  unbalanced-classes  accuracy 

의사 결정 트리의 정확도가 100 %입니다. 내가 무엇을 잘못하고 있지? 이것은 내 코드입니다. import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x = data[0:14] y = data[-1] from sklearn.cross_validation import train_test_split x_train = x[0:2635] x_test = x[0:658] y_train …

38 machine-learning  python  cart  accuracy 

평균 절대 에러 백분율 ( MAPE는 ), 시계열 예측 등 정밀도를위한 공통 또는 에러 척도 MAPE=100n∑t=1n|At−Ft|At%,MAPE=100n∑t=1n|At−Ft|At%, \text{MAPE} = \frac{100}{n}\sum_{t=1}^n\frac{|A_t-F_t|}{A_t}\%, 여기서 는 실제 값이고 해당 예측 또는 예측입니다.AtAtA_tFtFtF_t MAPE는 백분율이므로 계열간에 쉽게 비교할 수 있으며 사람들은 백분율을 쉽게 이해하고 해석 할 수 있습니다. 그러나 MAPE에는 단점이 있다고 들었습니다. MAPE를 사용할지 또는 …

29 accuracy  mape 

모델이 훈련 데이터의 정확도는 100 %이지만 테스트 데이터의 정확도는 70 %라고 가정합니다. 이 모델에 대해 다음과 같은 주장이 사실입니까? 이것이 과적 합 된 모델이라는 것은 명백합니다. 과적 합을 줄임으로써 테스트 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 그러나이 모델은 테스트 데이터에 적합한 정확도를 갖기 때문에 여전히 유용한 모델이 될 수 있습니다.

25 model  accuracy  overfitting 

F1 점수, 주사위 점수 및 IoU (노조에 대한 교차점)의 차이에 대해 혼란 스러웠습니다. 지금까지 나는 F1과 Dice가 같은 것을 의미한다는 것을 알았고 (오른쪽?) IoU는 다른 두 가지와 매우 유사한 공식을 가지고 있습니다. F1 / 주사위 : 2TP2TP+FP+FN2TP2TP+FP+FN\frac{2TP}{2TP+FP+FN} IoU / 자카드 : TPTP+FP+FNTPTP+FP+FN\frac{TP}{TP+FP+FN} F1이 실제 양성에 가중치를 부여한다는 점을 제외하고는 실질적인 …

24 terminology  accuracy  precision-recall 

MASE (Mean Absolute Scaled Error)는 Koehler & Hyndman (2006)이 제안한 예측 정확도의 척도입니다 . MASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} 여기서 는 실제 예측에 의해 생성 된 평균 절대 오차입니다. 반면 (AN 예 : 변화 없음 예보 집적 순 예측에 의해 생성 된 평균 절대 에러 인 의 시간 시리즈)에서의 샘플 데이터를 계산 …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

첫째, 그는 결과의 가능성을 준다. 예를 들어, 미국 선거에 대한 그의 예측 은 현재 82 % 클린턴 대 18 % 트럼프입니다. 이제 트럼프가 이겼어도 그가 승리 한 시간의 18 %만이 아니라는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 다른 문제는 그의 확률이 시간이 지남에 따라 변한다는 것입니다. 7 월 31 일 트럼프와 …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

K = 10 배로 K 배 교차 검증을 수행한다고 가정합니다. 각 접기마다 하나의 혼동 행렬이 있습니다. 결과를보고 할 때 평균 혼동 행렬이 무엇인지 계산하거나 혼동 행렬을 합산해야합니까?

18 machine-learning  cross-validation  accuracy 

진단 시스템을위한 ROC 곡선을 구성했습니다. 곡선 아래 면적은 비모수 적으로 AUC = 0.89 인 것으로 추정되었다. 최적의 임계 값 설정 (점 (0, 1)에 가장 가까운 지점)에서 정확도를 계산하려고 할 때 진단 시스템의 정확도는 0.8로 AUC보다 작습니다! 최적의 임계 값과는 다른 다른 임계 값 설정에서 정확도를 확인했을 때 정확도는 0.92와 같습니다. …

16 roc  reliability  accuracy  auc 

간단한 신경망 이진 분류기를 훈련하는 동안 교차 엔트로피를 사용하여 높은 손실 값을 얻습니다. 그럼에도 불구하고 검증 세트에 대한 정확성의 가치는 상당히 우수합니다. 의미가 있습니까? 손실과 정확도 사이에 엄격한 상관 관계가 없습니까? 나는 0.4011-acc : 0.8224-val_loss : 0.4577-val_acc : 0.7826 값을 훈련하고 검증 했습니다 . 이것은 NN을 구현하려는 첫 번째 시도이며 …

15 neural-networks  accuracy 

40 페이지의 "인체에 대한 생물 통계학"책에서 나는 다음을 읽었습니다. 표준 오차 (약칭 SE)는 물체의 추정 또는 측정이 얼마나 정확한지를 나타내는 한 가지 방법입니다. 과 신뢰 구간은 추정의 정확성 또는 무언가의 측정을 나타내는 다른 방법을 제공합니다. 그러나 측정의 정확성을 나타내는 방법은 없습니다. 질문 : 물체의 측정이 얼마나 정확한지를 나타내는 방법은 무엇입니까? …

15 confidence-interval  standard-error  measurement-error  accuracy 

F1- 점수는 정밀도와 리콜의 조화 평균입니다. 리콜의 y 축은 진정한 양의 비율입니다 (이 또한 리콜입니다). 따라서 분류자가 때때로 리콜은 적지 만 AUC는 매우 높을 수 있습니다. 그 의미는 무엇입니까? AUC와 F1- 점수의 차이점은 무엇입니까?

14 machine-learning  precision-recall  auc  accuracy 

이것이 매우 명백한 질문이라면 사과하지만 다양한 게시물을 읽었으며 좋은 확인을 찾지 못하는 것 같습니다. 분류의 경우 분류기의 정확도 = 1- 테스트 오류율 입니까? 정확도는 이지만 내 질문은 정확도와 테스트 오류율이 정확히 어떻게 관련되어 있는지입니다. 티피+ T엔피+ N티피+티엔피+엔\frac{TP+TN}{P+N}

14 classification  terminology  accuracy