Keakuratan estimator adalah tingkat kedekatan estimasi dengan nilai sebenarnya. Untuk pengklasifikasi, akurasi adalah proporsi dari klasifikasi yang benar. (Penggunaan kedua ini bukan praktik yang baik. Lihat tag wiki untuk tautan ke informasi lebih lanjut.)
Ini adalah pertanyaan umum yang ditanyakan secara tidak langsung beberapa kali di sini, tetapi tidak memiliki jawaban otoritatif tunggal. Alangkah baiknya memiliki jawaban terperinci untuk ini sebagai referensi. Akurasi , proporsi klasifikasi yang benar di antara semua klasifikasi, adalah ukuran...
Meskipun telah melihat istilah ini 502847894789 kali, saya tidak bisa seumur hidup saya mengingat perbedaan antara sensitivitas, spesifisitas, ketepatan, akurasi, dan daya ingat. Itu konsep yang cukup sederhana, tetapi nama-nama itu sangat tidak intuitif bagi saya, jadi saya terus membuat mereka...
Saya baru dalam penambangan data dan saya mencoba untuk melatih pohon keputusan terhadap kumpulan data yang sangat tidak seimbang. Namun, saya mengalami masalah dengan akurasi prediksi yang buruk. Data terdiri dari siswa yang belajar kursus, dan variabel kelas adalah status kursus yang memiliki...
Saya mendapatkan akurasi 100% untuk pohon keputusan saya. Apa yang saya lakukan salah? Ini kode saya: 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 =...
The Mean Absolute Perscentage Error ( mape ) adalah akurasi umum atau ukuran kesalahan untuk seri waktu atau prediksi lainnya, MAPE = 100n∑t = 1n| SEBUAHt- Ft|SEBUAHt% ,PETA=100n∑t=1n|SEBUAHt-Ft|SEBUAHt%, \text{MAPE} = \frac{100}{n}\sum_{t=1}^n\frac{|A_t-F_t|}{A_t}\%, di mana adalah aktual dan...
Asumsikan bahwa model memiliki akurasi 100% pada data pelatihan, tetapi akurasi 70% pada data uji. Apakah argumen berikut ini benar tentang model ini? Jelas bahwa ini adalah model overfitted. Akurasi pengujian dapat ditingkatkan dengan mengurangi overfitting. Namun, model ini masih bisa menjadi...
Saya bingung tentang perbedaan antara skor F1, skor Dice dan IoU (persimpangan atas persatuan). Sekarang saya mengetahui bahwa F1 dan Dice memiliki arti yang sama (benar?) Dan IoU memiliki formula yang sangat mirip dengan dua lainnya. F1 / Dadu:2 TP2 TP+ FP+
Mean absolute scaled error (MASE) adalah ukuran akurasi perkiraan yang diajukan oleh Koehler & Hyndman (2006) . M.A SE= MA EM.A Ei n - s a m p l e ,n ai v eM.SEBUAHSE=M.SEBUAHEM.SEBUAHEsayan-sSebuahmhalle,nSebuahsayaveMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} di mana adalah kesalahan absolut...
Pertama, ia memberikan probabilitas hasil. Jadi, misalnya, prediksinya untuk pemilihan AS saat ini adalah 82% Clinton vs 18% Trump. Sekarang, bahkan jika Trump menang, bagaimana saya tahu bahwa itu bukan hanya 18% dari waktu yang seharusnya dia menangkan? Masalah lainnya adalah probabilitasnya...
Misalkan saya melakukan validasi silang K-fold dengan K = 10 lipatan. Akan ada satu matriks kebingungan untuk setiap lipatan. Saat melaporkan hasil, haruskah saya menghitung berapa matriks kebingungan rata-rata, atau hanya menjumlahkan matriks
Saya membuat kurva ROC untuk sistem diagnostik. Area di bawah kurva kemudian non-parametrik diperkirakan menjadi AUC = 0,89. Ketika saya mencoba menghitung akurasi pada pengaturan ambang optimal (titik terdekat dengan titik (0, 1)), saya mendapatkan akurasi sistem diagnostik menjadi 0,8, yang...
Dalam buku "Biostatistik untuk boneka" di halaman 40 saya membaca: Kesalahan standar (disingkat SE) adalah salah satu cara untuk menunjukkan seberapa akurat perkiraan Anda atau pengukuran sesuatu. dan Interval kepercayaan memberikan cara lain untuk menunjukkan ketepatan estimasi atau...
Selama pelatihan dari sebuah classifier biner jaringan saraf sederhana saya mendapatkan nilai kerugian yang tinggi, menggunakan cross-entropy. Meskipun demikian, nilai akurasi pada set validasi cukup baik. Apakah ada artinya? Tidak ada korelasi ketat antara kehilangan dan akurasi? Saya memiliki...
Mohon maaf jika ini adalah pertanyaan yang sangat jelas, tetapi saya telah membaca berbagai posting dan sepertinya tidak dapat menemukan konfirmasi yang baik. Dalam kasus klasifikasi, apakah akurasi classifier = 1- tingkat kesalahan pengujian ? Saya mendapatkan bahwa keakuratannya adalah , tetapi...
Skor F1 adalah rata-rata harmonis dari presisi dan daya ingat. Sumbu y dari recall adalah tingkat positif sejati (yang juga recall). Jadi, kadang-kadang pengklasifikasi dapat memiliki daya ingat rendah tetapi AUC sangat tinggi, apa artinya itu? Apa perbedaan antara AUC dan skor
Saya menemukan koefisien Dice untuk kesamaan volume ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefisien ) dan akurasi ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision) ). Tampak bagi saya bahwa kedua ukuran ini sama. Adakah
Saya baru-baru ini belajar tentang aturan penilaian yang tepat untuk pengklasifikasi probabilistik. Beberapa utas di situs web ini telah menekankan bahwa akurasi adalah aturan penilaian yang tidak tepat dan tidak boleh digunakan untuk mengevaluasi kualitas prediksi yang dihasilkan oleh model...
Saya telah memasang model saya dan berusaha memahami apakah itu bagus. Saya telah menghitung metrik yang disarankan untuk menilainya ( / AUC / akurasi / kesalahan prediksi / dll) tetapi tidak tahu bagaimana menafsirkannya. Singkatnya, bagaimana cara mengetahui apakah model saya bagus berdasarkan...
Saya mengerti bahwa ukuran-f (berdasarkan presisi dan daya ingat) adalah perkiraan seberapa akurat classifier. Juga, f-ukuran lebih disukai daripada akurasi ketika kita memiliki dataset yang tidak seimbang. Saya punya pertanyaan sederhana (yang lebih banyak tentang menggunakan terminologi yang...
Katakanlah, kita memiliki pertanyaan "ya / tidak" sederhana yang ingin kita ketahui jawabannya. Dan ada N orang "memilih" untuk jawaban yang benar. Setiap pemilih memiliki sejarah - daftar 1 dan 0, yang menunjukkan apakah mereka benar atau salah tentang pertanyaan semacam ini di masa lalu. Jika...