Pertanyaan yang diberi tag «accuracy»

Saya baru-baru ini belajar tentang aturan penilaian yang tepat untuk pengklasifikasi probabilistik. Beberapa utas di situs web ini telah menekankan bahwa akurasi adalah aturan penilaian yang tidak tepat dan tidak boleh digunakan untuk mengevaluasi kualitas prediksi yang dihasilkan oleh model probabilistik seperti regresi logistik. Namun, beberapa makalah akademis yang saya …

13 probability  accuracy  scoring-rules 

Saya menemukan koefisien Dice untuk kesamaan volume ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefisien ) dan akurasi ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision) ). Tampak bagi saya bahwa kedua ukuran ini sama. Adakah pikiran?

13 descriptive-statistics  roc  accuracy  precision-recall  auc 

Saya telah memasang model saya dan berusaha memahami apakah itu bagus. Saya telah menghitung metrik yang disarankan untuk menilainya ( / AUC / akurasi / kesalahan prediksi / dll) tetapi tidak tahu bagaimana menafsirkannya. Singkatnya, bagaimana cara mengetahui apakah model saya bagus berdasarkan metrik? Apakah dari 0,6 (misalnya) cukup untuk …

12 goodness-of-fit  r-squared  accuracy  auc  diagnostic 

Saya belajar tentang pemilihan fitur. Saya bisa melihat mengapa itu penting dan bermanfaat, untuk pembuatan model. Tetapi mari kita fokus pada tugas-tugas pembelajaran (klasifikasi) yang diawasi. Mengapa pemilihan fitur penting, untuk tugas klasifikasi? Saya melihat banyak literatur yang ditulis tentang pemilihan fitur dan penggunaannya untuk pembelajaran yang diawasi, tetapi ini …

11 feature-selection  accuracy  regression-strategies 

Katakanlah, kita memiliki pertanyaan "ya / tidak" sederhana yang ingin kita ketahui jawabannya. Dan ada N orang "memilih" untuk jawaban yang benar. Setiap pemilih memiliki sejarah - daftar 1 dan 0, yang menunjukkan apakah mereka benar atau salah tentang pertanyaan semacam ini di masa lalu. Jika kita menganggap sejarah sebagai …

11 accuracy  uncertainty  weighted-mean  voting-system 

Saya ingin membandingkan 2 pengklasifikasi yang berbeda untuk masalah klasifikasi teks multi-kelas yang menggunakan dataset pelatihan besar. Saya ragu apakah saya harus menggunakan kurva ROC atau kurva belajar untuk membandingkan 2 pengklasifikasi. Di satu sisi, kurva pembelajaran berguna untuk menentukan ukuran dataset pelatihan, karena Anda dapat menemukan ukuran dataset di …

11 machine-learning  classification  roc  accuracy 

Saya mengerti bahwa ukuran-f (berdasarkan presisi dan daya ingat) adalah perkiraan seberapa akurat classifier. Juga, f-ukuran lebih disukai daripada akurasi ketika kita memiliki dataset yang tidak seimbang. Saya punya pertanyaan sederhana (yang lebih banyak tentang menggunakan terminologi yang benar daripada tentang teknologi). Saya memiliki dataset yang tidak seimbang dan saya …

11 machine-learning  classification  data-mining  unbalanced-classes  accuracy 

Nilai khas AIC yang saya lihat untuk model logistik adalah ribuan, setidaknya ratusan. misalnya pada http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regress-in-r/ AIC adalah 727,39 Meskipun selalu dikatakan bahwa AIC harus digunakan hanya untuk membandingkan model, saya ingin memahami apa arti nilai AIC tertentu. Sesuai rumus, A IC= - 2 log( L ) + 2 KSEBUAHsayaC=-2catatan⁡(L.)+2KAIC= …

9 regression  model-selection  aic  accuracy 

Kami menggunakan STL (implementasi R) untuk memperkirakan data deret waktu. Setiap hari kami menjalankan ramalan harian. Kami ingin membandingkan nilai perkiraan dengan nilai nyata dan mengidentifikasi penyimpangan rata-rata. Misalnya, kami menjalankan ramalan untuk besok dan mendapatkan poin perkiraan, kami ingin membandingkan poin ramalan ini dengan data nyata yang akan kami …

9 time-series  forecasting  accuracy 

Saya mencari berbagai ukuran kinerja untuk model prediksi. Banyak yang ditulis tentang masalah menggunakan akurasi, bukan sesuatu yang lebih berkelanjutan untuk mengevaluasi kinerja model. Frank Harrell http://www.fharrell.com/post/class-damage/ memberikan contoh ketika menambahkan variabel informatif ke model akan menyebabkan penurunan akurasi, kesimpulan yang jelas berlawanan dengan intuisi dan salah. Namun, dalam kasus …

8 machine-learning  predictive-models  accuracy 

Saya bekerja sebagai analis data, terutama dalam SQL, menyediakan data operasi untuk pelanggan internal. Saya jarang melakukan analisis statistik. Baru-baru ini, pelanggan internal datang kepada saya dengan data dari proyek yang dirancang dengan buruk (tidak ada kelompok kontrol, tidak ada metodologi yang direncanakan, dll) dan meminta saya untuk melakukan analisis …

8 multivariate-analysis  assumptions  accuracy 

Saya telah membaca komentar yang bagus mengenai bagaimana menangani nilai yang hilang sebelum menerapkan SVD, tetapi saya ingin tahu cara kerjanya dengan contoh sederhana: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Mengingat matriks di atas, jika saya …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning