Статьи по теме recall

Публикации по теме 'recall'

Является ли точность надежным показателем производительности модели для несбалансированного набора данных?

Наиболее распространенной оценочной метрикой, используемой для измерения производительности модели классификации, является Точность. Хотя точность оказалась важной метрикой, она недостаточно надежна, когда дело доходит до работы с наборами данных дисбаланса. В этой статье я объясню, почему точность не следует рассматривать в качестве основного показателя для оценки производительности модели на несбалансированных данных. Как правило, в практических сценариях наборы классификационных..

Наконец, помните о точности и вспомните

Объяснение основных показателей - точности и запоминания - на примере сортировки картофеля. Есть ли у вас проблемы с запоминанием, что такое точность и отзыв ? При вычислении мы должны учитывать строку или столбец матрицы неточностей. Но что есть что? В чем разница в их значении? Почему недостаточно точности? Эта статья объяснит эти вопросы и прояснит разницу между этими двумя показателями. В конце вы найдете два вопроса, которые проверит ваше понимание. Мотивация Предположим,..

Точность и полнота — интуитивно понятное руководство для всех, кто изучает машинное обучение

Обзор Точность и полнота — две важные, но неправильно понимаемые темы в машинном обучении. Мы обсудим, что такое точность и полнота, как они работают и их роль в оценке модели машинного обучения. Мы также получим представление о терминах площади под кривой (AUC) и точности. Введение Спросите любого специалиста по машинному обучению или специалиста по данным о самых запутанных концепциях в его учебном путешествии. И неизменно ответ склоняется к точности и отзыву. Разницу между..

Точность и отзывчивость - в чем разница?

Точность и отзывчивость - это два самых фундаментальных показателя оценки, которые находятся в наших руках. Совершенно необходимо сравнивать свои модели друг с другом и выбирать наиболее подходящие модели при выполнении задач, связанных с классификацией . Когда вы оцениваете значения в регрессии, имеет смысл говорить об ошибке как об отклонении от реальных значений и о том, насколько далеко друг от друга были прогнозы. Но в классификации вы либо правы, либо неверны при классификации..

Интерпретация точности и отзыва

Начнем с истории гипотетического человека по имени «А». В последнее время у него сделал приложение-классификатор кошек, которое с точностью 95% предсказывает, изображена ли на изображении кошка или нет, и очень рад, увидев, что он сделал такую «точную» модель. Но когда он попробовал свое приложение на изображении собаки, его приложение предсказывает, что это кошка, снова пробует свое приложение на изображениях лягушки, но вместо того, чтобы предсказывать «нет кошки», его приложение..

Какие метрики выбрать для ML?

Когда я работал над несколькими наборами данных, я был сбит с толку, какая метрика является точной, чтобы дать мне ответ на мою мысль «Как мне получить максимально правильную модель?» Увы, после внедрения нескольких наборов данных я получил ответ… ни одна из метрик не является хорошей или плохой для выбора модели… все зависит от того, «какую бизнес-задачу вы пытаетесь решить с помощью модели?» Чтобы понять приведенное выше утверждение, давайте углубимся. Матрица путаницы показывает..

Автоматически генерируйте матрицу точности, отзыва и путаницы для вашего обучения НЛП / чат-бота ...

QBox - это бесплатный инструмент, который предоставляет множество визуализаций и показателей, которые призваны помочь начинающим пользователям улучшить свои данные обучения. Однако те, кто имеет опыт работы в области науки о данных, могут предпочесть работу с установленными показателями, такими как точность, отзыв и F1, и использовать матрицу путаницы для визуализации пересечения между различными намерениями (классами). Но как создать все это с помощью обучающих данных Microsoft LUIS,..