precision-recall पर टैग किए गए जवाब

मैं एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या पर काम कर रहा हूं जहां झूठी सकारात्मकता न होना बहुत महत्वपूर्ण है; बहुत सारे झूठे नकारात्मक हैं ठीक है। मैंने उदाहरण के लिए स्केलेर में क्लासिफायर का एक गुच्छा इस्तेमाल किया है, लेकिन मुझे लगता है कि उनमें से कोई भी सटीक-रिकॉल ट्रेडऑफ को …

11 classification  precision-recall 

क्योंकि मेरे पास बहुत असंतुलित डेटासेट (9% सकारात्मक परिणाम) हैं, मैंने फैसला किया कि एक सटीक-रिकॉल वक्र ROC वक्र की तुलना में अधिक उपयुक्त था। मैंने पीआर वक्र (.49, यदि आप रुचि रखते हैं) के तहत क्षेत्र का अनुरूप सारांश माप प्राप्त किया, लेकिन इसकी व्याख्या कैसे करें, इसके बारे …

11 classification  precision-recall  auc 

यह F बीटा स्कोर है: Fβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallFβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+reसीएएलएलF_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{\mathrm{precision} \cdot \mathrm{recall}}{(\beta^2 \cdot \mathrm{precision}) + \mathrm{recall}} विकिपीडिया लेख में कहा गया है कि ।एफβएफβF_\beta "measures the effectiveness of retrieval with respect to a user who attaches β times as much importance to recall as precision" मुझे विचार नहीं …

10 machine-learning  precision-recall  model-evaluation 

मैं वर्तमान में तीन विधियों की तुलना कर रहा हूं और मेरे पास मैट्रिक्स के रूप में एक्यूरेसी, auROC और auPR है। और मेरे पास निम्नलिखित परिणाम हैं: विधि ए - एसीसी: 0.75, एयूआरओआरसी: 0.75, एयूपीआर: 0.45 विधि बी - एसीसी: 0.65, एयूआरओआरसी: 0.55, एयूपीआर: 0.40 विधि C - acc: …

10 machine-learning  roc  precision-recall 

क्यों याद नहीं सच नकारात्मक को ध्यान में रखना? उन प्रयोगों में जहां सही नकारात्मक सही सकारात्मक के रूप में महत्वपूर्ण हैं, क्या उनकी तुलना एक मीट्रिक है जो इसे ध्यान में रखती है?

10 precision-recall 

1) मैं स्केलेर में रैंडम फ़ॉरेस्ट में वर्गीकरण थ्रेसहोल्ड (मुझे लगता है कि यह डिफ़ॉल्ट रूप से 0.5 है) कैसे बदल सकता है? 2) मैं स्केलेर में अंडर-सैंपल कैसे ले सकता हूं? 3) मेरे पास रैंडम फॉरेस्ट क्लासिफायर से निम्न परिणाम हैं: [[१६३५ १२ ९ 520] [५२० ३६२४]] precision recall …

9 classification  random-forest  precision-recall  unbalanced-classes