Bei der Verwendung von Klassifizierungsmodellen beim maschinellen Lernen verwenden wir häufig zwei Metriken zur Bewertung der Modellqualität: F1-Score und Genauigkeit . Für beide Metriken gilt: Je höher der Wert, desto besser ist ein Modell in der Lage, Beobachtungen in Klassen zu...
Bei der Verwendung von Klassifizierungsmodellen beim maschinellen Lernen ist der F1-Score eine gängige Metrik, die wir zur Bewertung der Modellqualität verwenden. Diese Metrik wird wie folgt berechnet: F1-Score = 2 * (Präzision * Rückruf) / (Präzision + Rückruf) Gold: Genauigkeit :...
Bei der Verwendung von Klassifizierungsmodellen beim maschinellen Lernen ist der F1-Score eine gängige Metrik, die wir zur Bewertung der Modellqualität verwenden. Diese Metrik wird wie folgt berechnet: F1-Score = 2 * (Präzision * Rückruf) / (Präzision + Rückruf) Gold: Genauigkeit :...
Bei der Verwendung von Klassifizierungsmodellen beim maschinellen Lernen ist der F1-Score eine gängige Metrik, die wir zur Bewertung der Modellqualität verwenden. Diese Metrik wird wie folgt berechnet: F1-Score = 2 * (Präzision * Rückruf) / (Präzision + Rückruf) Gold: Genauigkeit :...
Ein 2 × 3-faktorielles Design ist eine Art experimentelles Design, das es Forschern ermöglicht, die Auswirkungen zweier unabhängiger Variablen auf eine einzelne abhängige Variable zu verstehen. Bei diesem Designtyp hat eine unabhängige Variable zwei Ebenen und die andere unabhängige Variable drei...
Die logistische Regression ist eine Methode, mit der wir ein Regressionsmodell anpassen, wenn die Antwortvariable binär ist. Um zu bewerten, wie gut ein logistisches Regressionsmodell zu einem Datensatz passt, können wir uns die folgenden zwei Metriken ansehen: Sensitivität: Wahrscheinlichkeit, dass das...
Die logistische Regression ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable binär ist. Um zu bewerten, wie gut ein logistisches Regressionsmodell zu einem Datensatz passt, können wir uns die folgenden zwei Metriken ansehen: Sensitivität: Wahrscheinlichkeit,...
Bei der Verwendung von Klassifizierungsmodellen beim maschinellen Lernen verwenden wir häufig zwei Metriken zur Bewertung der Modellqualität: Präzision und Erinnerung. Genauigkeit : Korrigieren Sie positive Vorhersagen im Verhältnis zur Gesamtzahl der positiven Vorhersagen. Dies wird wie folgt berechnet: Genauigkeit = True...
Mithilfe eines Inzidenzratenverhältnisses können wir die Inzidenzrate zwischen zwei verschiedenen Gruppen vergleichen. Angenommen, es ist bekannt, dass Raucher in einer Rate von 7 pro 100 Personenjahre an Lungenkrebs erkranken. Nehmen wir umgekehrt an, dass bekannt ist, dass Menschen, die nicht rauchen,...
Zwei Begriffe, die Studierende in der Statistik häufig verwechseln, sind Odds Ratio und relatives Risiko . Wir verwenden diese beiden Metriken häufig bei der Analyse einer 2 x 2-Tabelle, die das folgende Format hat: Das Odds Ratio gibt uns das Verhältnis...