Публикации по теме 'confusion-matrix'
Матрица путаницы без путаницы
Когда мы работаем над проектами машинного обучения, особенно с проблемой классификации, мы всегда имеем дело с матрицей путаницы. Так что же такое матрица путаницы? Матрица путаницы — это показатель, используемый для оценки производительности модели, состоящей из матрицы N x N, где N — количество целевых классов. Эта матрица дает общее представление о производительности и типе ошибок модели.
Для задачи бинарной классификации матрица путаницы будет выглядеть так:
Как мы знаем,..
Как рассчитать метрики классификации с помощью матрицы путаницы
В контролируемом машинном обучении есть два основных типа моделей: классификация и регрессия. В модели классификации матрица путаницы необходима для определения степени соответствия модели.
Матрица путаницы — это таблица, используемая в машинном обучении для оценки эффективности модели классификации. В нем подводятся итоги…
Оценка категориальных моделей
Когда у вас есть категориальные данные, вы можете построить несколько моделей для прогнозирования новых наблюдений на основе данных. Вы можете создавать логистические регрессии, деревья решений, случайные леса, модели повышения и многое другое. Как вы их сравниваете и как определяете, какая модель лучшая ?
Матрица путаницы
Допустим, у нас есть двоичный набор категориальных данных, цель которого - предсказать, является ли что-то истинным или ложным. Мы строим несколько моделей, и..
Вопросы по теме 'confusion-matrix'
Как рассчитать FAR FRR Accuray, используя матрицу путаницы с более чем 3 классами?
У меня есть матрица путаницы 20x20. Как я могу рассчитать значения FAR, FRR, Accuracy и Precision, которые представляют всю систему? Не для каждого класса, а для всей системы.
28.03.2024
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..