«precision-recall» 태그된 질문

몇 백만 행과 ~ 100 열의 데이터 집합이 있습니다. 공통 클래스에 속하는 데이터 세트의 예제 중 약 1 %를 감지하고 싶습니다. 최소 정밀도 제약이 있지만 매우 비대칭 적 인 비용으로 인해 특정 리콜에 너무 열중하지 않습니다 (10 개의 긍정적 인 일치가 남지 않는 한)! 이 설정에서 권장 할 몇 가지 …

15 machine-learning  classification  unbalanced-classes  precision-recall 

저는 머신 러닝을 처음 사용합니다. 현재 NLTK와 python을 사용하여 작은 클래스의 텍스트를 양, 음 또는 중립으로 분류하기 위해 Naive Bayes (NB) 분류기를 사용하고 있습니다. 300,000 개의 인스턴스 (16,924 긍정 7,477 네거티브 및 275,599 개의 중립)로 구성된 데이터 세트를 사용하여 일부 테스트를 수행 한 후 피처 수를 늘리면 정확도는 떨어지지 만 …

15 machine-learning  classification  naive-bayes  precision-recall 

정밀 리콜 곡선을 이해하려고하지만 정밀도와 리콜이 무엇인지 이해하지만 이해하지 못하는 것은 "기준"값입니다. 나는이 링크를 읽고 있었다 https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ "완벽한 분류기의 정밀 리콜 곡선"에 표시된대로 기준 부분을 이해하지 못합니까? 어떻게 계산합니까? 우리가 선택한 임의의 기준입니까? 예를 들어 retweet,status_countetc와 같은 속성을 가진 트위터 데이터가 있고 내 클래스 레이블은 FavoritedFavorited 이면 1이고 Favorited가 아닌 …

15 r  machine-learning  classification  precision-recall 

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 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 6 개월 전 . ROC에서 패키지 계산 영역을 쉽게 찾을 수 있지만 정밀 회수 곡선에서 영역을 계산하는 패키지가 있습니까?

14 r  precision-recall 

볼륨 유사성 ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient ) 및 정확성 ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision )에 대한 주사위 계수를 살펴 봅니다. ). 이 두 측정 값이 동일한 것 같습니다. 이견있는 사람?

13 descriptive-statistics  roc  accuracy  precision-recall  auc 

예를 들어 F1과 비교하여 정밀 + 리콜Precision+Recall\text{Precision} + \text{Recall} 이 좋은 방법 이 아닌 이유를 설명하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까 ?

12 precision-recall 

보행자 감지 라는 작업을 해결하려고 노력하고 있으며 사람, 부정-배경이라는 두 가지 범주의 긍정적 인 이진 clasifer를 훈련시킵니다. 데이터 세트가 있습니다. 긍정 수 = 3752 음수 = 3800 train \ test split 80 \ 20 % 및 RandomForestClassifier 양식 scikit-learn 을 매개 변수와 함께 사용합니다. RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=50, n_jobs= -1) 점수를 얻습니다 …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

두 순위 알고리즘을 비교하고 싶습니다. 이 알고리즘에서 고객은 검색시 몇 가지 조건을 지정합니다. 고객의 요구 사항에 따라이 알고리즘은 데이터베이스의 각 항목에 대한 점수를 할당하고 가장 높은 점수를 가진 항목을 검색해야합니다. 이 사이트에서 내 질문과 관련된 다른 주제를 읽었으며 인터넷을 검색했습니다. 내 검색에 따르면 순위 알고리즘을 비교하기위한 일부 메트릭에 대해 설명하는 …

12 machine-learning  precision-recall  average-precision 

콘텐츠 기반 이미지 검색 시스템을 만드는 데이터 마이닝 할당이 있습니다. 5 마리의 동물 이미지가 20 개 있습니다. 총 100 개의 이미지가 있습니다. 내 시스템은 가장 관련성이 높은 10 개의 이미지를 입력 이미지로 반환합니다. 이제 Precision-Recall 곡선으로 시스템 성능을 평가해야합니다. 그러나 Precision-Recall 곡선의 개념을 이해하지 못합니다. 내 시스템이 고릴라 이미지에 대해 …

12 data-mining  matlab  precision-recall  curves  computer-vision 

정밀도와 리콜을 결합하는 가중 산술 평균과 달리 고조파 평균을 사용하여 (예 : F- 측정을 계산하는) 본질적인 가치가 무엇인지 궁금합니다. 가중 산술 평균이 고조파 평균의 역할을 할 수 있다고 생각합니까, 아니면 뭔가 빠졌습니까?

12 machine-learning  monte-carlo  precision-recall  harmonic-mean 

정밀도 / 리콜 / F1 점수만을 기준으로 유의성 테스트를 수행 할 수 있습니까? 예를 들어, 동일한 데이터 집합 등에서 P / R / F1 만보고되는 논문에서 2 개의 시스템을 발견 한 경우 통계적 유의성 검정을 수행 할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게됩니까?

12 statistical-significance  precision-recall 

Predicted class Cat Dog Rabbit Actual class Cat 5 3 0 Dog 2 3 1 Rabbit 0 2 11 정밀도를 계산하고 리콜하는 방법 F1- 점수를 쉽게 계산할 수 있습니다. 일반적인 혼란 매트릭스는 2 x 2 차원입니다. 그러나 3 x 3이되면 정밀도를 계산하고 호출하는 방법을 모릅니다.

12 machine-learning  precision-recall 

2 클래스 레이블이 지정된 데이터에 대해 여러 분류기를 사용하여 분류를 수행했으며 5 배 교차 검증을 사용했습니다. 각 접기에 대해 tp, tn, fp 및 fn을 계산했습니다. 그런 다음 각 테스트의 정확도, 정밀도, 리콜 및 F 점수를 계산했습니다. 내 질문은 결과를 평균화하려고 할 때 정확도의 평균을 취했지만 정확도, 리콜 및 F 점수도 …

11 classification  cross-validation  precision-recall 

정밀 리콜 곡선 에서 "최적의"작동 지점을 결정하는 표준 방법이 있습니까? (정밀도와 리콜간에 좋은 절충점을 제공하는 곡선상의 점을 결정) 감사

11 machine-learning  precision-recall