Публикации по теме 'confusion-matrix'


Постройте и настройте несколько матриц путаницы с помощью matplotlib
Матрица путаницы — ценный инструмент, используемый в машинном обучении и статистике для оценки производительности алгоритмов классификации. Он визуально представляет фактические и прогнозируемые результаты модели классификации, помогая определить точность модели, воспроизводимость и оценку F1. Важность матрицы путаницы заключается в ее способности обобщать работу классификатора, показывая распределение правильных и неправильных прогнозов. Эту информацию можно использовать для определения..
Ваша модель машинного обучения делает удачные предположения?
Намного сложнее измерить неэффективность, чем эффективность Чтобы понять этот важный вопрос, нам нужно понять, как оценивать модель машинного обучения. Это одна из основных задач в рабочем процессе машинного обучения, и прогнозирование и планирование успеха модели в производстве может быть сложной задачей. В этом блоге мы обсудим различные показатели для проверки производительности моделей машинного обучения. Параметры указаны ниже: Точность Точность Отзывать Прежде..
Основы машинного обучения (часть 1)
Цель машинного обучения: делать прогнозы и выполнять классификации . Чтобы достичь этой цели, мы должны решить, какой метод лучше всего соответствует нашим потребностям, используя данные тестирования. Основные условия Исходный набор данных должен быть очищен, изменен и преобразован, чтобы в конечном итоге он был нормально разделен на 2 набора данных: Обучающие данные : просто небольшое случайное подмножество очищенных данных. Тестовые данные : еще меньшее случайное подмножество..
Все о матрице путаницы!
Вы когда-нибудь задумывались о том, чтобы прочитать матрицу, в названии которой есть слово «путаница». Это действительно сбивает с толку, я знаю. Но не волнуйтесь, я здесь, чтобы разрешить путаницу и подробно объясню каждую часть матрицы путаницы. Введение в матрицу путаницы Матрица путаницы — это всего лишь способ оценить нашу модель классификации. Для самого общего понимания, каждый блок матрицы путаницы просто содержит количество для каждого типа прогноза нашей модели, которая..
Матрица путаницы и ROC, AUC
Матрица путаницы и ROC, AUC Оглавление: 1, Определения 2, Связи между приведенными выше определениями 3, пороги дискриминации 4, кривая ROC 5, AUC и C-статистика Определения: Матрица путаницы — — также называется таблицей непредвиденных обстоятельств, таблицами ошибок, она используется в машинном обучении для оценки производительности классификатора. Коэффициент ошибок типа I — —  – это вероятность отклонения нулевой гипотезы при условии, что она верна. Обычно..
Матрица путаницы, все еще запутанная матрица путаницы???
Прежде чем мы узнаем, что такое матрица путаницы, важно понять, что единственная вещь, которая действительно озадачивает, — это то, почему она называется матрицей путаницы!?! Если вы мне доверяете, я обещаю, что покажу вам, что это совсем не запутанно, что это очень полезный инструмент и что на самом деле это простой инструмент с большой мощностью, который может дать вам полезную информацию о том, как работает ваша прогностическая модель. выполнение. Хитрость заключается в том, чтобы..
Руководство по матрице путаницы для новичков: машинное обучение 101
Когда мы строим модель машинного обучения после ее обучения на обучающих данных, мы часто хотим знать, как эта модель будет работать в реальном мире. Следовательно, мы также тестируем его на невидимых данных перед развертыванием в облаке для производства. Но как можно быть уверенным, что наша модель действительно работает хорошо или нет? Таким образом, оценка моделей машинного обучения до их развертывания является решающим шагом для оценки его производительности. В этом случае на..