Kategorie: Führung

Klassifizierungsfehlerrate beim maschinellen lernen: definition und beispiel

Beim maschinellen Lernen ist die Fehlklassifizierungsrate eine Metrik, die uns den Prozentsatz der Beobachtungen angibt, die von einem Klassifizierungsmodell falsch vorhergesagt wurden. Es wird wie folgt berechnet: Fehlklassifizierungsrate = # falsche Vorhersagen / # Gesamtvorhersagen Der Wert der Fehlklassifizierungsrate kann zwischen...

Positiver vorhersagewert versus sensitivität: was ist der unterschied?

Eine der gebräuchlichsten Methoden zur Bewertung der Leistung eines Klassifizierungsmodells ist die Erstellung einer Verwirrungsmatrix, die die vorhergesagten Ergebnisse des Modells mit den tatsächlichen Ergebnissen des Datensatzes zusammenfasst. Zwei Metriken, die uns in einer Verwirrungsmatrix häufig interessieren, sind der positive Vorhersagewert...