Als «accuracy» getaggte Fragen

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Vorteile der AUC gegenüber der Standardgenauigkeit
Ich fing an, den Bereich unter der Kurve (AUC) zu untersuchen und bin ein wenig verwirrt über seine Nützlichkeit. Als ich zum ersten Mal darauf hingewiesen wurde, schien die AUC ein hervorragendes Maß für die Leistung zu sein. Bei meinen Recherchen habe ich jedoch festgestellt, dass einige behaupten, dass ihr …
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Wie gehen Sie mit den Erwartungen bei der Arbeit um?
Angesichts der großen Nachfrage nach Data Science, maschinellem Lernen und all den Erfolgsgeschichten gibt es viele berechtigte und überhöhte Erwartungen von Data Scientists und ihren Vorhersagemodellen. Meine Frage an praktizierende Statistiker, Experten für maschinelles Lernen und Data Scientists lautet: Wie gehen Sie mit den Erwartungen der Geschäftsleute in Ihrem Unternehmen …
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Was ist ein LB-Score beim maschinellen Lernen?
Ich habe einen Artikel in Kaggle-Blogs gelesen. Wiederholt erwähnt der Autor "LB-Punktzahl" und "LB-Fit" als Maß für die Effektivität des maschinellen Lernens (zusammen mit der CV-Punktzahl). Bei einer Recherche nach der Bedeutung von 'LB' habe ich viel Zeit darauf verwendet, dass die Leute es im Allgemeinen direkt als LB bezeichnen, …
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Wie kann die Genauigkeit von Klassifikatoren erhöht werden?
Ich benutze das OpenCV-Beispiel letter_recog.cpp, um mit zufälligen Bäumen und anderen Klassifikatoren zu experimentieren. In diesem Beispiel sind sechs Klassifikatoren implementiert - Random Tree, Boosting, MLP, kNN, naive Bayes und SVM. Es wird ein UCI-Brieferkennungsdatensatz mit 20000 Instanzen und 16 Funktionen verwendet, den ich zum Trainieren und Testen in zwei …
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Beziehung zwischen KS, AUROC und Gini
Gemeinsame Modellvalidierungsstatistiken wie der Kolmogorov-Smirnov-Test (KS), der AUROC- und der Gini-Koeffizient hängen alle funktional zusammen. Meine Frage hat jedoch damit zu tun, zu beweisen, wie diese alle zusammenhängen. Ich bin gespannt, ob mir jemand helfen kann, diese Beziehungen zu beweisen. Ich konnte online nichts finden, aber ich bin wirklich interessiert …
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Zuggenauigkeit vs Testgenauigkeit vs Verwirrungsmatrix
Nachdem ich mein Vorhersagemodell mit Random Forest entwickelt habe, erhalte ich die folgenden Metriken: Train Accuracy :: 0.9764634601043997 Test Accuracy :: 0.7933284397683713 Confusion matrix [[28292 1474] [ 6128 889]] Dies ist das Ergebnis dieses Codes: training_features, test_features, training_target, test_target, = train_test_split(df.drop(['bad_loans'], axis=1), df['target'], test_size = .3, random_state=12) clf = RandomForestClassifier() …
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Beste Sprachen für wissenschaftliches Rechnen [geschlossen]
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 5 Jahren . Es scheint, als ob in den meisten Sprachen …
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Inverse Beziehung zwischen Präzision und Rückruf
Ich machte eine Suche, um Präzision und Rückruf zu lernen, und ich sah, dass einige Diagramme eine umgekehrte Beziehung zwischen Präzision und Rückruf darstellen, und begann darüber nachzudenken, um das Thema zu klären. Ich frage mich, ob die umgekehrte Beziehung immer gilt. Angenommen, ich habe ein binäres Klassifizierungsproblem und es …
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Validierung vs. Test vs. Trainingsgenauigkeit. Welches sollte ich vergleichen, um Überanpassung zu beanspruchen?
Ich habe in den verschiedenen Antworten hier und im Internet gelesen, dass eine Kreuzvalidierung hilfreich ist, um anzuzeigen, ob sich das Modell gut verallgemeinern lässt oder nicht und ob es zu einer Überanpassung kommt. Aber ich bin verwirrt darüber, welche zwei Genauigkeiten / Fehler unter Test / Training / Validierung …
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Was macht Sie zuversichtlich in Ihre Ergebnisse? Ab wann können Sie Ihre Arbeit Ihrer Meinung nach technischen Analphabeten vorstellen?
Ich verstehe, dass die Modelle nur so gut sind wie die Daten, die Sie erhalten, und schlechtes Design kann wirklich schlechte Daten erzeugen. Nicht zufällige Stichproben, unausgeglichene / unvollständige Designs, verwirrende Daten können die Datenanalyse sehr schwierig machen. Ab wann sollte man sicher sein, dass sie ein nützliches Modell haben? …
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Coursera ML - Beeinflusst die Wahl des Optimierungsalgorithmus die Genauigkeit der logistischen Regression mehrerer Klassen?
Ich habe kürzlich Übung 3 von Andrew Ngs maschinellem Lernen auf Coursera mit Python abgeschlossen . Als ich die Teile 1.4 bis 1.4.1 der Übung zum ersten Mal absolvierte, hatte ich Schwierigkeiten sicherzustellen, dass mein trainiertes Modell die Genauigkeit aufweist, die den erwarteten 94,9% entspricht. Selbst nachdem ich debuggt und …
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