Публикации по теме 'f1-score'
Оценка производительности модели машинного обучения: точность, точность, полнота и оценка F1
Давайте представим сценарий, в котором у нас есть задача классифицировать, беременна ли женщина или не беременна. В этой задаче, если тест на беременность положительный, это означает, что человек беременен, а если тест отрицательный, это означает, что человек не беременен.
В контексте задачи классификации необходимо учитывать четыре важные категории:
Истинный положительный результат (TP)
Это относится к человеку, который на самом деле беременен (положительно) и правильно..
«Счет F1 в ML: введение и расчет»
"Оценка F1 в машинном обучении: введение и расчет"
Машинное обучение — это динамическая область, в которой используются алгоритмы и статистические модели для анализа данных и прогнозирования. Он стал важным инструментом для решения сложных проблем в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение и технологии.
Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, использует искусственные нейронные сети для решения задач распознавания изображений и речи, обработки естественного..
Показатели классификации: визуальные пояснения
Наглядное объяснение точности, точности, отзыва, F1-показателя, кривой ROC и AUC.
В этом посте будет наглядно описана проблема понимания таких понятий, как Точность , Точность , Отзыв , Оценка F1 , Кривая ROC и AUC , которые являются частью разработки любых задач классификации, обнаружения, сегментации и т. д. в машинном обучении. Все изображения созданы автором.
Я бы также посоветовал вам прочитать следующие статьи об этих метриках, которые очень информативны и могут помочь..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..