Публикации по теме 'confusion-matrix'
Матрица путаницы -> Действительно ли это сбивает с толку? | Основы машинного обучения
Матрица путаницы, как известно большинству людей, представляет собой метрику классификации, которая обобщает производительность модели с использованием этих четырех вещей, и если вы понимаете эти четыре вещи, вы все понимаете:
1) True Positive: предсказание события, когда оно действительно имело место.
2) Ложное срабатывание: предсказание события, когда его не было.
3) True Negative: предсказание отсутствия события, когда события не было.
4) Ложноотрицательный результат:..
Матрица путаницы😕
Я впервые услышал этот термин, когда работал с данными и моделью, однако какое-то время это сбивало с толку, пока я не узнал его силу. В этой статье я постараюсь сделать ее максимально простой и дать вам понять, что это такое.
Что такое матрица путаницы?
Википедия говорит, что в области машинного обучения и, в частности, проблемы статистической классификации , матрица путаницы , также известная как матрица ошибок, [9] представляет собой особый макет таблицы, который позволяет..
Матрица точности и путаницы в машинном обучении [просто говоря]
Матрица точности и путаницы в машинном обучении [просто говоря]
Мы все знаем, что точность — это метрика, используемая в машинном обучении для прогнозирования точности модели, но иногда метрика точности бесполезна на основе предоставленных данных.
Давайте представим, что мы работаем с огромным набором данных, в котором мы рассматриваем только столбцы Survived, Pclass, Sex, Age, SibSp, Parch, Fare, Embarked.
Теперь, после выполнения исследовательского анализа данных (EDA),..
Логистическая регрессия: прогнозирование повторных покупок потребителей на основе опросов удовлетворенности в RStudio
Автор: Вирачот Дилоксантон
Всем привет! В этой статье будет описано прогнозирование с помощью логистической регрессии с использованием RStudio с опросом удовлетворенности.
Прежде чем исследовать и анализировать, те, кто хочет узнать больше о логистической регрессии, могут посетить Что такое логистическая регрессия? » от IBM, чтобы узнать, как логистическая регрессия может помочь в прогнозировании .
Вернитесь к проекту. Форма опроса об удовлетворенности потребителей обычно..
Матрица путаницы и кибер-мир
Как мы знаем, алгоритм контролируемого машинного обучения можно в целом разделить на алгоритмы регрессии и классификации. В алгоритмах регрессии мы предсказали выходные данные для непрерывных значений, но для предсказания категориальных значений нам нужны алгоритмы классификации.
Что такое алгоритм классификации?
Алгоритм классификации - это метод контролируемого обучения, который используется для определения категории новых наблюдений на основе данных обучения. При классификации..
Метрики оценки для ваших классификационных моделей машинного обучения
Самая важная часть любой модели машинного обучения - знать, насколько хороша или точна ваша модель. Итак, я начинающий специалист по данным и начинаю строить модели. Но как я узнаю, что модель, которую я построил, достаточно хороша. У вас должны быть определенные параметры, которые будут определять качество модели. Не правда ли? Оценка качества модели очень важна для улучшения модели до тех пор, пока она не будет работать наилучшим образом.
Итак, когда дело доходит до моделей..
Метрики оценки в моделях машинного обучения с использованием Python
Метрики оценки в моделях машинного обучения с использованием Python
Мы постараемся оценить наши модели машинного обучения по различным метрикам ошибок. При оценке моделей мы должны помнить, что они должны быть невосприимчивыми к дисбалансу классов, если наш набор данных является классическим примером дисбаланса набора данных. Мы будем иметь дело с типичными примерами наборов данных по дисбалансу в следующих блогах. Ниже приводится список нескольких популярных показателей оценки...
