Perguntas com a marcação «accuracy»

Essa é uma pergunta geral que foi feita indiretamente várias vezes aqui, mas falta uma única resposta autoritativa. Seria ótimo ter uma resposta detalhada para isso para referência. A precisão , a proporção de classificações corretas entre todas as classificações, é uma medida muito simples e muito "intuitiva", mas pode …

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

Apesar de ter visto esses termos 502847894789 vezes, não consigo me lembrar da diferença entre sensibilidade, especificidade, precisão, exatidão e recordação. Eles são conceitos bastante simples, mas os nomes não são muito intuitivos para mim, então eu os confundi. Qual é uma boa maneira de pensar sobre esses conceitos para …

49 terminology  accuracy  sensitivity-specificity 

Eu sou novo na mineração de dados e estou tentando treinar uma árvore de decisão contra um conjunto de dados altamente desequilibrado. No entanto, estou tendo problemas com baixa precisão preditiva. Os dados consistem em estudantes que estudam nos cursos, e a variável da turma é o status do curso …

43 classification  cart  unbalanced-classes  accuracy 

Estou obtendo uma precisão de 100% para minha árvore de decisão. O que estou fazendo errado? Este é o meu código: 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 …

38 machine-learning  python  cart  accuracy 

O erro médio percentual absoluto ( mape ) é uma medida de precisão ou erro comum para séries temporais ou outras previsões, MAPE = 100n∑t = 1n| UMAt- Ft|UMAt% ,MAPE=100n∑t=1n|At−Ft|At%, \text{MAPE} = \frac{100}{n}\sum_{t=1}^n\frac{|A_t-F_t|}{A_t}\%, onde são reais e previsões ou previsões correspondentes.UMAtAtA_tFtFtF_t O MAPE é uma porcentagem, para que possamos compará-lo …

29 accuracy  mape 

Suponha que um modelo tenha 100% de precisão nos dados de treinamento, mas 70% de precisão nos dados de teste. O argumento a seguir é verdadeiro sobre esse modelo? É óbvio que este é um modelo com excesso de ajuste. A precisão do teste pode ser aprimorada, reduzindo o sobreajuste. …

25 model  accuracy  overfitting 

Eu estava confuso sobre as diferenças entre a pontuação da F1, a pontuação dos dados e a IoU (cruzamento sobre a união). Até agora eu descobri que F1 e Dice significam a mesma coisa (certo?) E IoU tem uma fórmula muito semelhante às outras duas. F1 / Dados:2 TP2 TP+ …

24 terminology  accuracy  precision-recall 

O erro médio absoluto em escala (MASE) é uma medida da precisão da previsão proposta por Koehler & Hyndman (2006) . MASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} onde é o erro absoluto médio produzido pela previsão real; enquanto é o erro absoluto médio produzido por uma previsão ingênua (por exemplo, previsão sem alteração …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

Em primeiro lugar, ele dá probabilidade de resultados. Assim, por exemplo, suas previsões para a eleição nos EUA são atualmente 82% Clinton vs 18% Trump. Agora, mesmo que Trump vença, como sei que não foram apenas os 18% das vezes que ele deveria ter vencido? O outro problema é que …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

Suponha que eu faça validação cruzada com dobra K com K = 10 dobras. Haverá uma matriz de confusão para cada dobra. Ao relatar os resultados, devo calcular qual é a matriz de confusão média ou somar as matrizes de confusão?

18 machine-learning  cross-validation  accuracy 

Eu construí uma curva ROC para um sistema de diagnóstico. A área sob a curva foi então estimada não parametricamente como AUC = 0,89. Quando tentei calcular a precisão na configuração de limite ideal (o ponto mais próximo do ponto (0, 1)), obtive a precisão do sistema de diagnóstico em …

16 roc  reliability  accuracy  auc 

Durante o treinamento de um classificador binário de rede neural simples, recebo um alto valor de perda usando entropia cruzada. Apesar disso, o valor da precisão no conjunto de validação é bastante bom. Isso tem algum significado? Não existe uma correlação estrita entre perda e precisão? Tenho no treinamento e …

15 neural-networks  accuracy 

No livro "Bioestatística para manequins" na página 40, li: O erro padrão (SE abreviado) é uma maneira de indicar o quão precisa é sua estimativa ou medida de algo. e Intervalos de confiança fornecem outra maneira de indicar a precisão de uma estimativa ou medida de algo. Mas não está …

15 confidence-interval  standard-error  measurement-error  accuracy 

A pontuação F1 é a média harmônica de precisão e recuperação. O eixo y da recuperação é uma taxa positiva verdadeira (que também é recuperação). Assim, em algum momento os classificadores podem ter um recall baixo, mas uma AUC muito alta, o que isso significa? Quais são as diferenças entre …

14 machine-learning  precision-recall  auc  accuracy 

Desculpas se esta é uma pergunta muito óbvia, mas eu tenho lido várias postagens e parece que não consigo encontrar uma boa confirmação. No caso de classificação, a precisão de um classificador é = taxa de erro de 1 teste ? Percebo que a precisão é , mas minha pergunta …

14 classification  terminology  accuracy