Podczas korzystania z modeli klasyfikacyjnych w uczeniu maszynowym często używamy dwóch wskaźników do oceny jakości modelu: wyniku F1 i dokładności . W przypadku obu metryk im wyższa wartość, tym model ma większą zdolność klasyfikowania obserwacji w klasy. Jednak każdy wskaźnik jest...
Podczas korzystania z modeli klasyfikacyjnych w uczeniu maszynowym powszechnym miernikiem, którego używamy do oceny jakości modelu, jest wynik F1 . Wskaźnik ten jest obliczany w następujący sposób: Wynik F1 = 2 * (Precyzja * Przywołanie) / (Precyzja + Przypomnienie) Złoto: Dokładność...
Podczas korzystania z modeli klasyfikacyjnych w uczeniu maszynowym powszechnym miernikiem, którego używamy do oceny jakości modelu, jest wynik F1 . Wskaźnik ten jest obliczany w następujący sposób: Wynik F1 = 2 * (Precyzja * Przywołanie) / (Precyzja + Przypomnienie) Złoto: Dokładność...
Podczas korzystania z modeli klasyfikacyjnych w uczeniu maszynowym powszechnym miernikiem, którego używamy do oceny jakości modelu, jest wynik F1 . Wskaźnik ten jest obliczany w następujący sposób: Wynik F1 = 2 * (Precyzja * Przywołanie) / (Precyzja + Przypomnienie) Złoto: Dokładność...
Projekt czynnikowy 2 × 3 to rodzaj projektu eksperymentalnego, który pozwala badaczom zrozumieć wpływ dwóch zmiennych niezależnych na pojedynczą zmienną zależną. W tego typu projekcie jedna zmienna niezależna ma dwa poziomy , a druga zmienna niezależna ma trzy poziomy. Załóżmy na...
Regresja logistyczna to metoda, której używamy do dopasowania modelu regresji, gdy zmienna odpowiedzi jest binarna. Aby ocenić, jak dobrze model regresji logistycznej pasuje do zbioru danych, możemy przyjrzeć się następującym dwóm metrykom: Czułość: prawdopodobieństwo, że model przewiduje pozytywny wynik obserwacji, gdy...
Regresja logistyczna to metoda statystyczna, której używamy do dopasowania modelu regresji, gdy zmienna odpowiedzi jest binarna. Aby ocenić, jak dobrze model regresji logistycznej pasuje do zbioru danych, możemy przyjrzeć się następującym dwóm metrykom: Czułość: prawdopodobieństwo, że model przewiduje pozytywny wynik obserwacji,...
Kiedy korzystamy z modeli klasyfikacyjnych w uczeniu maszynowym, dwie metryki, których często używamy do oceny jakości modelu, to precyzja i zapamiętywanie. Dokładność : Popraw pozytywne przewidywania w stosunku do wszystkich pozytywnych przewidywań. Oblicza się to w następujący sposób: Dokładność = prawdziwie...
Współczynnik zapadalności pozwala na porównanie współczynnika zapadalności pomiędzy dwiema różnymi grupami. Załóżmy na przykład, że wiadomo, że u palaczy rak płuc występuje z częstością 7 na 100 osobolat. I odwrotnie, załóżmy, że wiadomo, że u osób niepalących rak płuc zapada na...
Dwa terminy, które uczniowie często mylą w statystyce, to iloraz szans i ryzyko względne . Często używamy tych dwóch metryk podczas analizy tabeli 2 na 2, która ma następujący format: Iloraz szans mówi nam, jaki jest stosunek prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia w...