confusion-matrix पर टैग किए गए जवाब

मैं के लिए मान हैं True Positive (TP)और False Negative (FN)के रूप में इस प्रकार है: TP = 0.25 FN = 0.75 उन मूल्यों से, हम गणना कर सकते हैं False Positive (FP)और True Negative (TN)?

24 roc  confusion-matrix  sensitivity-specificity 

मैं अपने क्लासिफायरियर के प्रदर्शन की जांच करने के लिए भ्रम मैट्रिक्स का उपयोग कर रहा हूं। मैं Scikit-Learn का उपयोग कर रहा हूं, मैं थोड़ा भ्रमित हूं। मैं परिणाम की व्याख्या कैसे कर सकता हूं from sklearn.metrics import confusion_matrix >>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] >>> …

24 predictive-models  prediction  confusion-matrix 

निम्नलिखित उद्धरण स्टोरी और टिबशिरानी (2003) द्वारा जीनोम विस्तृत अध्ययन के लिए प्रसिद्ध शोध पत्र सांख्यिकीय महत्व से आता है : उदाहरण के लिए, 5% की एक झूठी सकारात्मक दर का मतलब है कि अध्ययन में वास्तव में शून्य सुविधाओं के औसतन 5% को महत्वपूर्ण कहा जाएगा। 5% की FDR …

20 hypothesis-testing  false-discovery-rate  type-i-and-ii-errors  confusion-matrix  false-positive-rate 

मैंने trainद्विआधारी प्रतिक्रिया के लिए एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल (के माध्यम से ) प्राप्त किया है, और मैंने लॉजिस्टिक कंफ्यूजन मैट्रिक्स के माध्यम से प्राप्त किया confusionMatrixहै caret। यह मुझे लॉजिस्टिक मॉडल कन्फ्यूजन मैट्रिक्स देता है, हालांकि मुझे यकीन नहीं है कि इसे प्राप्त करने के लिए किस सीमा का …

13 r  classification  roc  caret  confusion-matrix 

क्या Phi और मैथ्यू सहसंबंध गुणांक समान अवधारणा हैं? वे कैसे संबंधित या दो बाइनरी चर के लिए पियर्सन सहसंबंध गुणांक के बराबर हैं? मुझे लगता है कि बाइनरी मान 0 और 1 हैं। दो बर्नौली यादृच्छिक चर और बीच पियर्सन का संबंध है:यएक्सएक्सxyyy ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1−−−−−−−−−−√ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1 \rho = \frac{\mathbb{E} [(x - …

13 correlation  contingency-tables  bernoulli-distribution  model-evaluation  confusion-matrix 

मुझे 6 वर्गों के साथ एक समस्या है। इसलिए मैं एक मल्टीस्केलर क्लासिफायर का निर्माण करता हूं, जो निम्नानुसार है: प्रत्येक वर्ग के लिए, मेरे पास एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन क्लासिफायरियर है, जो वन बनाम ऑल का उपयोग करता है, जिसका अर्थ है कि मेरे पास 6 अलग-अलग क्लासिफायरियर हैं। मैं …

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix