Публикации по теме 'metrics'
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..
Развлечение с классификационными метриками
Коэффициент корреляции Мэтьюза и статистика J Юдена
Если вы занимались машинным обучением или статистическим моделированием (особенно решали задачи классификации ) в течение как минимум одного месяца, держу пари, к настоящему времени вы просмотрели более 9000 статей о точности , точность и запоминание , чувствительность и специфичность , оценка F1 , матрица путаницы и Кривая ROC . Так что вас не так легко обмануть, если показатель точности превышает 99,9%. Надеюсь,..
Вопросы по теме 'metrics'
Метрика привода пружинной загрузки 2 из пользовательской функции
Я в spring-boot-actuator мире кослю...
Как я могу добавить свои собственные показатели , полученные из пользовательской функции из моего класса @Service ?
Я ожидал бы получить что-то вроде
meterRegistry.registerNewGauge(...
17.03.2024
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..