Statistiken und Big Data precision-recall

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Eine zunehmende Anzahl von Merkmalen führt zu einer Verringerung der Genauigkeit, jedoch zu einer Erhöhung des Vorlaufs / Rückrufs

Ich bin neu im maschinellen Lernen. Im Moment benutze ich einen Naive Bayes (NB) Klassifikator, um kleine Texte in 3 Klassen mit NLTK und Python als positiv, negativ oder neutral zu klassifizieren. Nach einigen Tests mit einem Datensatz von 300.000 Instanzen (16.924 positive, 7.477 negative und 275.599 neutrale) stellte ich …

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Was ist "Grundlinie" in der Präzisionsrückrufkurve

Ich versuche, die Genauigkeits-Rückrufkurve zu verstehen. Ich verstehe, was Präzision und Rückruf sind, aber das, was ich nicht verstehe, ist der "Grundlinien" -Wert. Ich habe diesen Link gelesen https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ und ich verstehe den in "Eine Präzisions-Rückruf-Kurve eines perfekten Klassifikators" gezeigten Grundlinienteil nicht. Was macht es? und wie berechnen wir das? …

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Was sind die Unterschiede zwischen AUC und F1-Score?

F1-Score ist das harmonische Mittel für Präzision und Erinnerung. Die y-Achse des Rückrufs ist eine echte positive Rate (die auch Rückruf ist). Manchmal können Klassifikatoren einen geringen Rückruf aufweisen, aber eine sehr hohe AUC. Was bedeutet das? Was sind die Unterschiede zwischen AUC und F1-Score?

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Berechnung der AUPR in R [geschlossen]

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 6 Monaten . Es ist leicht, einen Paketberechnungsbereich unter ROC zu finden, aber gibt es ein Paket, das …

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Was sind korrekte Werte für Genauigkeit und Rückruf, wenn die Nenner gleich 0 sind?

Präzision ist definiert als: p = wahr positiv / (wahr positiv + falsch positiv) Was ist der Wert der Präzision, wenn (wahr positiv + falsch positiv) = 0 ist? Ist es nur undefiniert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = wahr positiv / (wahr positiv + falsch negativ) Was ist in …

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Warum ist die Summe aus Präzision und Rückruf keine angemessene Maßnahme?

Was ist die beste Art und Weise zu erklären , warum Precision+RecallPrecision+Recall\text{Precision} + \text{Recall} ist nicht eine gute Maßnahme, sagen wir, im Vergleich zu F1?

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Wie kann die Anzahl der Fehlalarme verringert werden?

Ich versuche, eine Aufgabe zu lösen, die als Fußgängererkennung bezeichnet wird, und trainiere binäre Klassen in zwei Kategorien: Positive - Personen, Negative - Hintergrund. Ich habe Datensatz: Anzahl der Positiven = 3752 Anzahl der negativen = 3800 Ich benutze train \ test split 80 \ 20% und RandomForestClassifier form scikit-learn …

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Wie vergleiche ich zwei Ranking-Algorithmen?

Ich möchte zwei Ranking-Algorithmen vergleichen. In diesen Algorithmen gibt der Client einige Bedingungen bei seiner Suche an. Entsprechend den Anforderungen des Kunden sollte dieser Algorithmus jedem Element in der Datenbank eine Bewertung zuweisen und Elemente mit den höchsten Bewertungen abrufen. Ich habe auf dieser Website verschiedene Themen zu meiner Frage …

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Wie erstelle ich eine Precision-Recall-Kurve, wenn ich nur einen Wert für PR habe?

Ich habe eine Data Mining-Aufgabe, bei der ich ein inhaltsbasiertes Bildabrufsystem erstelle. Ich habe 20 Bilder von 5 Tieren. Also insgesamt 100 Bilder. Mein System gibt die 10 relevantesten Bilder an ein Eingabebild zurück. Jetzt muss ich die Leistung meines Systems mit einer Precision-Recall-Kurve bewerten. Ich verstehe jedoch das Konzept …

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Warum verwenden wir kein gewichtetes arithmetisches Mittel anstelle eines harmonischen Mittels?

Ich frage mich, was ist ein innerer Wert der Verwendung des harmonischen Mittelwerts (zum Beispiel zur Berechnung von F-Maßen) im Gegensatz zum gewichteten arithmetischen Mittelwert bei der Kombination von Präzision und Erinnerung? Ich denke, dass der gewichtete arithmetische Durchschnitt die Rolle des harmonischen Mittelwerts spielen könnte, oder fehlt mir etwas?

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Entspricht der Würfelkoeffizient der Genauigkeit?

Ich stoße auf den Würfelkoeffizienten für Volumenähnlichkeit ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient ) und Genauigkeit ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision) ). Es scheint mir, dass diese beiden Maßnahmen gleich sind. Irgendwelche Gedanken?

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Berechnen der Genauigkeit und des Abrufs in einer 3 x 3-Verwirrungsmatrix

Predicted class Cat Dog Rabbit Actual class Cat 5 3 0 Dog 2 3 1 Rabbit 0 2 11 Wie kann ich Präzision berechnen und abrufen, damit es einfach wird, den F1-Score zu berechnen? Die normale Verwirrungsmatrix ist eine 2 x 2-Dimension. Wenn es jedoch 3 x 3 wird, weiß …

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Mittelung der Präzision und des Rückrufs bei Verwendung der Kreuzvalidierung

Ich habe eine Klassifizierung unter Verwendung mehrerer Klassifizierer für Daten mit 2 Klassen durchgeführt und eine 5-fache Kreuzvalidierung verwendet. Für jede Falte berechnete ich tp, tn, fp und fn. Dann berechnete ich die Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F-Punktzahl für jeden Test. Meine Frage ist, wenn ich die Ergebnisse mitteln möchte, …

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Wie wählt man aus Präzisionsrückrufkurven einen guten Betriebspunkt aus?

Gibt es eine Standardmethode zur Bestimmung eines "optimalen" Betriebspunkts auf einer Präzisionsrückrufkurve ? (dh Bestimmen des Punktes auf der Kurve, der einen guten Kompromiss zwischen Präzision und Rückruf bietet) Vielen Dank

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Klassifikator mit einstellbarer Präzision gegen Rückruf

Ich arbeite an einem Problem der binären Klassifizierung, bei dem es viel wichtiger ist, keine falsch positiven Ergebnisse zu erzielen. ziemlich viele falsche Negative sind in Ordnung. Ich habe zum Beispiel eine Reihe von Klassifikatoren in sklearn verwendet, aber ich denke, keiner von ihnen hat die Möglichkeit, den Kompromiss zwischen …

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Als «precision-recall» getaggte Fragen