सांख्यिकी और बिग डेटा scoring-rules

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वर्गीकरण मॉडल का आकलन करने के लिए सटीकता सबसे अच्छा उपाय क्यों नहीं है?

यह एक सामान्य प्रश्न है जिसे यहां परोक्ष रूप से कई बार पूछा गया था, लेकिन इसमें एक भी आधिकारिक उत्तर का अभाव है। संदर्भ के लिए इसका विस्तृत उत्तर देना बहुत अच्छा होगा। सटीकता , सभी वर्गीकरणों के बीच सही वर्गीकरण का अनुपात बहुत सरल और बहुत "सहज" उपाय …

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वर्ग असंतुलन समस्या का मूल कारण क्या है?

मैं हाल ही में मशीन / सांख्यिकीय सीखने में "क्लास असंतुलन समस्या" के बारे में बहुत कुछ सोच रहा हूं, और मैं कभी भी इस भावना को गहरा कर रहा हूं कि मुझे समझ नहीं आ रहा है कि क्या चल रहा है। पहले मुझे अपनी शर्तों को परिभाषित (या …

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पॉइज़न मॉडल को पार करने के लिए त्रुटि मैट्रिक्स

मैं एक मॉडल की पुष्टि करने के लिए पार कर रहा हूं जो एक गिनती की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा है। यदि यह एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या थी, तो मैं आउट-ऑफ-फोल्ड एयूसी की गणना करूंगा, और यदि यह एक प्रतिगमन समस्या थी, तो मैं आरएमएसई या एमएई की …

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अनुचित स्कोरिंग नियम का उपयोग करना कब उचित है?

मार्कले और स्टेयर्स (2013) लिखते हैं: औपचारिक रूप से एक उचित स्कोरिंग नियम को परिभाषित करने के लिए, चलो को एक बर्नौली परीक्षण d का एक संभावित पूर्वानुमान है, जिसमें सच्ची सफलता प्रायिकता p है । उचित स्कोरिंग नियम मेट्रिक्स हैं जिनके अपेक्षित मानों को कम किया जाता है यदि …

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ROC AUC और F1 स्कोर के बीच चयन कैसे करें?

मैंने हाल ही में एक कागज़ प्रतियोगिता पूरी की जिसमें प्रतियोगिता की आवश्यकता के अनुसार आरयूसी स्कोर का उपयोग किया गया था। इस परियोजना से पहले, मैं आमतौर पर मॉडल प्रदर्शन को मापने के लिए मीट्रिक के रूप में f1 स्कोर का उपयोग करता था। आगे बढ़ते हुए, मुझे आश्चर्य …

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उचित स्कोरिंग नियमों में से चुनना

उचित स्कोरिंग नियमों के अधिकांश संसाधनों में लॉग-लॉस, बैरियर स्कोर या गोलाकार स्कोरिंग जैसे विभिन्न स्कोरिंग नियमों का उल्लेख है। हालांकि, वे अक्सर उनके बीच के मतभेदों पर ज्यादा मार्गदर्शन नहीं देते हैं। (प्रदर्शनी ए: विकिपीडिया ।) लॉगरिदमिक स्कोर को अधिकतम करने वाले मॉडल को चुनना अधिकतम संभावना मॉडल को …

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हम नैट सिल्वर की भविष्यवाणियों की सटीकता का न्याय कैसे कर सकते हैं?

सबसे पहले, वह परिणामों की संभावना देता है। इसलिए, उदाहरण के लिए, उसका अमेरिकी चुनाव के लिए भविष्यवाणी वर्तमान में 82% क्लिंटन बनाम 18% ट्रम्प है। अब, भले ही ट्रम्प जीत जाए, मुझे कैसे पता चलेगा कि यह उस जीत का सिर्फ 18% हिस्सा नहीं था? दूसरी समस्या यह है …

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इसका क्या मतलब है कि AUC एक अर्ध-उचित स्कोरिंग नियम है?

एक उचित स्कोरिंग नियम एक नियम है जो एक 'सच्चे' मॉडल द्वारा अधिकतम किया जाता है और यह सिस्टम को 'हेजिंग' या गेमिंग करने की अनुमति नहीं देता है (जानबूझकर विभिन्न परिणामों की रिपोर्ट करना जैसा कि मॉडल में स्कोर को बेहतर बनाने के लिए सही विश्वास है)। बैरियर स्कोर …

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क्या बाइनरी वर्गीकरण सेटिंग में सटीकता एक अनुचित स्कोरिंग नियम है?

मैं हाल ही में संभाव्य कक्षा के लिए उचित स्कोरिंग नियमों के बारे में सीख रहा हूं। इस वेबसाइट पर कई थ्रेड्स ने इस बात पर जोर दिया है कि सटीकता एक अनुचित स्कोरिंग नियम है और इसका उपयोग लॉजिस्टिक रिग्रेशन जैसे एक संभाव्य मॉडल द्वारा उत्पन्न भविष्यवाणियों की गुणवत्ता …

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संभावना मॉडल को कैलिब्रेट करते समय इष्टतम बिन चौड़ाई कैसे चुनें?

पृष्ठभूमि: कुछ महान प्रश्न / उत्तर यहां दिए गए हैं कि कैसे मॉडल को जांचना है जो किसी परिणाम की संभावनाओं की भविष्यवाणी करते हैं। उदाहरण के लिए बैरियर स्कोर , और संकल्प, अनिश्चितता और विश्वसनीयता में इसका अपघटन । अंशांकन भूखंड और आइसोटोनिक प्रतिगमन । इन विधियों को अक्सर …

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बैरियर स्कोर के औसत निरपेक्ष त्रुटि एनालॉग का नाम?

कल का प्रश्न मॉडल की सटीकता निर्धारित करता है जो अनुमान लगाता है कि घटना की संभावना मुझे संभावना स्कोरिंग के बारे में उत्सुक थी। जंगली गुलाब स्कोर एक मतलब वर्ग त्रुटि उपाय है। क्या एनालॉग का मतलब पूर्ण त्रुटि प्रदर्शन माप1 है1एनΣमैं = १एन( p r e di c …

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मॉडल की सटीकता निर्धारित करें जो घटना की संभावना का अनुमान लगाता है

मैं एक घटना को दो परिणामों के साथ मॉडलिंग कर रहा हूं, ए और बी। मैंने एक मॉडल बनाया है जो इस संभावना का अनुमान लगाता है कि या तो एक या बी होगा (यानी मॉडल गणना करेगा कि 40% संभावना के साथ होगा और बी 60% मौका के साथ …

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मैं अपने अंशांकन को मापने के लिए सबसे अच्छा मीट्रिक कैसे चुनूं?

मैं कार्यक्रम करता हूं और परीक्षण-संचालित विकास करता हूं। अपने कोड में बदलाव करने के बाद मैंने अपने परीक्षण चलाए। कभी वे सफल होते हैं तो कभी असफल। इससे पहले कि मैं एक परीक्षण चलाऊं मैं अपनी विश्वसनीयता के लिए 0.01 से 0.99 तक की संख्या लिखता हूं कि परीक्षण …

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कौन सा गहन शिक्षण मॉडल उन श्रेणियों को वर्गीकृत कर सकता है जो पारस्परिक रूप से अनन्य नहीं हैं

उदाहरण: मेरे पास नौकरी के विवरण में एक वाक्य है: "यूके में जावा वरिष्ठ इंजीनियर"। मैं इसे 2 श्रेणियों के रूप में भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं: English और IT jobs। यदि मैं पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता हूं, तो यह …

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वर्गीकरण सेटिंग में उचित स्कोरिंग नियम सामान्यीकरण का एक बेहतर अनुमान कब है?

एक वर्गीकरण समस्या को हल करने के लिए एक विशिष्ट दृष्टिकोण उम्मीदवार मॉडल के एक वर्ग की पहचान करना है, और फिर क्रॉस सत्यापन जैसे कुछ प्रक्रिया का उपयोग करके मॉडल का चयन करना है। आमतौर पर कोई भी मॉडल को सबसे अधिक सटीकता के साथ चुनता है, या कुछ …

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