«evaluation» etiketlenmiş sorular

6
Çok Ortalamalı Sınıflandırma Ortamında Mikro Ortalama vs Makro Ortalama Performans
3 sınıflı çoklu sınıflandırma sınıflandırma ayarını deniyorum. Sınıf dağılımı, 3 sınıfın 1'inde düşen verilerin çoğu ile çarpılır. (sınıf etiketleri 1,2,3'tür, verinin% 67,28'i sınıf 1'ine düşerken, sınıf 2'de% 11,99 ve sınıf 3'te kalır) Bu veri kümesi üzerinde çok sınıflı bir sınıflandırıcı yetiştiriyorum ve şu performansı alıyorum: Precision Recall F1-Score Micro Average ...

4
Önyükleme ve çapraz doğrulama arasındaki fark nedir?
Makine öğrenim modellerimin sağlam değerlendirmesi için K-kat çapraz doğrulamasını uygulardım. Ancak bu amaçla bootstrapping yönteminin varlığından da haberdarım. Ancak performans tahmini açısından aralarındaki temel farkı göremiyorum. Gördüğüm kadarıyla, bootstrapping de belirli sayıda rastgele eğitim + test alt kümesi üretiyor (farklı bir şekilde de olsa), bu yüzden bu yöntemi CV üzerinde ...


1
Rastgele Ormanları kullanarak örnekleme yapmak için kaç özellik
Vikipedi sayfası tırnak "İstatistiksel Öğrenme Unsurları" diyor: Genellikle, özelliklerine ilişkin bir sınıflandırma sorunu için her özellikleri kullanılır.ppp⌊p–√⌋⌊p⌋\lfloor \sqrt{p}\rfloor Bunun oldukça iyi eğitimli bir tahmin olduğunu ve muhtemelen ampirik kanıtlarla doğrulandığını anlıyorum, ancak birinin kare kökü seçmesinin başka nedenleri var mı? Orada meydana gelen istatistiksel bir olay var mı? Bu bir ...

1
Keras'ta özel bir performans metriği nasıl tanımlanır?
Aşağıdakilere göre Keras'ta (Tensorflow arka ucu) özel bir metrik işlev (F1-Puanı) tanımlamaya çalıştım: def f1_score(tags, predicted): tags = set(tags) predicted = set(predicted) tp = len(tags & predicted) fp = len(predicted) - tp fn = len(tags) - tp if tp>0: precision=float(tp)/(tp+fp) recall=float(tp)/(tp+fn) return 2*((precision*recall)/(precision+recall)) else: return 0 Şimdiye kadar çok iyi, ...

3
Yapay Sinir Ağları - Kayıp ve Doğruluk korelasyonu
Sinir Ağlarında Kayıp ve Doğruluk metriklerinin bir arada bulunmasıyla biraz kafam karıştı. Her ikisinin de ve karşılaştırmasının "kesinliğini" göstermesi gerekiyor , değil mi? Peki bu ikisinin eğitim dönemlerindeki gereksizliği değil mi? Dahası, neden ilişkilendirilmiyorlar?yyyy^y^\hat{y}

3
Bilimsel hesaplama için en iyi diller [kapalı]
Kapalı . Bu sorunun daha fazla odaklanması gerekiyor . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Soruyu, yalnızca bu yayını düzenleyerek tek bir soruna odaklanacak şekilde güncelleyin . 5 yıl önce kapalı . Çoğu dilde bazı bilimsel bilgi işlem kütüphaneleri var gibi görünüyor. Python var Scipy Rust ...
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.