सटीक सत्यापन का उपयोग करें और क्रॉस सत्यापन का उपयोग करते समय याद रखें

मैंने 2-लेबल वाले डेटा के लिए कई क्लासिफ़ायर का उपयोग करके वर्गीकरण का प्रदर्शन किया है, और मैंने 5-गुना क्रॉस सत्यापन का उपयोग किया है। प्रत्येक तह के लिए मैंने tp, tn, fp और fn की गणना की। फिर मैंने प्रत्येक परीक्षण के लिए सटीकता, सटीक, याद और एफ-स्कोर की गणना की। मेरा सवाल यह है कि जब मैं परिणाम औसत करना चाहता हूं, तो मैंने सटीकता का औसत लिया, लेकिन क्या मैं सटीक, याद और एफ-स्कोर भी कर सकता हूं? या यह गणितीय रूप से गलत होगा? PS प्रत्येक गुना में उपयोग किए जाने वाले डेटासेट प्रति वर्ग उदाहरणों की संख्या के संदर्भ में अच्छी तरह से संतुलित हैं।

धन्यवाद।

classification cross-validation precision-recall

— Kalaji
स्रोत

क्रॉस-वेलिडेशन का उपयोग करते हुए एफ-माप (सटीक और रिकॉल के हार्मोनिक मतलब) की गणना के संबंध में मुझे आपकी समान समस्या का सामना करना पड़ा। में इस पत्र वे वास्तव में पूरा सेट पर एफ उपाय कंप्यूटिंग, और औसत नहीं है कि प्रदर्शन किया, कम पक्षपाती तरीका है। मुझे आशा है कि यह मदद कर सकता है

— पैपफे

@markusian कृपया इसे उत्तर के रूप में जोड़ें! यह इस पृष्ठ पर अब तक की सबसे महत्वपूर्ण बात है !!

— 19

$F$

F_{1} = 2 \cdot \frac{precision \cdot recall}{precision + recall}

$F_1 = 2\cdot\frac{\textrm{precision} \cdot \textrm{recall}}{\textrm{precision} + \textrm{recall}}$

F_{β}

$F_\beta$

β

$\beta$

F_{β} = (1 + β^{2}) \frac{precision \cdot recall}{(β^{2} \cdot precision) + recall}

$F_\beta = (1+\beta^2) \frac{\textrm{precision} \cdot \textrm{recall}}{(\beta^2 \cdot\textrm{precision}) + \textrm{recall}}$

F

$F$

$t$ $F$ $F$

— मैट क्रूस
स्रोत

हां, मैंने पहले सूत्र का उपयोग किया। इसका मतलब यह है कि विभिन्न परीक्षणों से एफ-स्कोर का औसत सटीक और याद रखने के लिए समान परिणाम प्राप्त करता है और फिर उनसे एफ-स्कोर की गणना करता है। मैंने अपने परिणामों पर यह कोशिश की और यह लगभग एक ही था। धन्यवाद।

— कालजी