Perguntas com a marcação «accuracy»

Recentemente, aprendi sobre regras de pontuação adequadas para classificadores probabilísticos. Vários tópicos neste site fizeram questão de enfatizar que a precisão é uma regra de pontuação inadequada e não deve ser usada para avaliar a qualidade das previsões geradas por um modelo probabilístico, como a regressão logística. No entanto, muitos …

13 probability  accuracy  scoring-rules 

Me deparei com o coeficiente Dice para similaridade de volume ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient ) e precisão ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision ) Parece-me que essas duas medidas são iguais. Alguma ideia?

13 descriptive-statistics  roc  accuracy  precision-recall  auc 

Eu ajustei meu modelo e estou tentando entender se é bom. Calculei as métricas recomendadas para avaliá-las ( / AUC / precisão / erro de previsão / etc), mas não sei como interpretá-las. Em resumo, como posso saber se meu modelo é bom com base na métrica? Um de 0,6 …

12 goodness-of-fit  r-squared  accuracy  auc  diagnostic 

Estou aprendendo sobre a seleção de recursos. Eu posso ver por que isso seria importante e útil para a construção de modelos. Mas vamos nos concentrar nas tarefas de aprendizado supervisionado (classificação). Por que a seleção de recursos é importante para tarefas de classificação? Vejo muita literatura escrita sobre a …

11 feature-selection  accuracy  regression-strategies 

Digamos que temos uma pergunta simples "sim / não" que queremos saber como responder. E há N pessoas "votando" pela resposta correta. Todo eleitor tem um histórico - lista de 1 e 0, mostrando se eles estavam certos ou errados sobre esse tipo de perguntas no passado. Se assumirmos a …

11 accuracy  uncertainty  weighted-mean  voting-system 

Gostaria de comparar dois classificadores diferentes para um problema de classificação de texto em várias classes que usa grandes conjuntos de dados de treinamento. Duvido que eu deva usar curvas ROC ou curvas de aprendizado para comparar os dois classificadores. Por um lado, as curvas de aprendizado são úteis para …

11 machine-learning  classification  roc  accuracy 

Entendo que a f-measure (com base na precisão e recall) é uma estimativa da precisão de um classificador. Além disso, a f-measure é favorecida à precisão quando temos um conjunto de dados desequilibrado. Eu tenho uma pergunta simples (que é mais sobre o uso de terminologia correta do que sobre …

10 machine-learning  classification  data-mining  unbalanced-classes  accuracy 

Os valores típicos da AIC que eu já vi para modelos logísticos são de milhares, pelo menos centenas. Por exemplo, em http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/, o AIC é 727.39 Embora sempre se diga que o AIC deve ser usado apenas para comparar modelos, eu queria entender o que significa um valor específico do …

9 regression  model-selection  aic  accuracy 

Estamos usando STL (implementação R) para prever dados de séries temporais. Todos os dias executamos previsões diárias. Gostaríamos de comparar valores de previsão com valores reais e identificar o desvio médio. Por exemplo, executamos a previsão para amanhã e obtivemos pontos de previsão. Gostaríamos de comparar esses pontos de previsão …

9 time-series  forecasting  accuracy 

Estou analisando várias medidas de desempenho para modelos preditivos. Muito foi escrito sobre problemas no uso da precisão, em vez de algo mais contínuo para avaliar o desempenho do modelo. Frank Harrell http://www.fharrell.com/post/class-damage/ fornece um exemplo ao adicionar uma variável informativa a um modelo, levando a uma queda na precisão, …

8 machine-learning  predictive-models  accuracy 

Trabalho como analista de dados, principalmente em SQL, fornecendo dados operacionais para clientes internos. Eu raramente faço análises estatísticas. Recentemente, clientes internos me procuraram com dados de projetos mal projetados (sem grupo de controle, sem metodologia planejada etc.) e me pediram para fazer uma análise de dados de seus resultados …

8 multivariate-analysis  assumptions  accuracy 

Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning