Preguntas etiquetadas con accuracy

La precisión de un estimador es el grado de cercanía de las estimaciones al valor verdadero. Para un clasificador, la precisión es la proporción de clasificaciones correctas. (Este segundo uso no es una buena práctica. Consulte la etiqueta wiki para obtener un enlace a más información).

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¿Por qué la precisión no es la mejor medida para evaluar los modelos de clasificación?
Esta es una pregunta general que se hizo indirectamente varias veces aquí, pero carece de una única respuesta autorizada. Sería genial tener una respuesta detallada a esto para la referencia. La precisión , la proporción de clasificaciones correctas entre todas las clasificaciones, es una medida muy simple y muy "intuitiva", …

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¿Cuál es la mejor manera de recordar la diferencia entre sensibilidad, especificidad, precisión, exactitud y recuperación?
A pesar de haber visto estos términos 502847894789 veces, no puedo recordar la diferencia entre sensibilidad, especificidad, precisión, exactitud y recuerdo. Son conceptos bastante simples, pero los nombres son muy poco intuitivos para mí, por lo que sigo confundiéndolos entre sí. ¿Cuál es una buena manera de pensar sobre estos …


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¿Por qué obtengo un árbol de decisión de precisión del 100%?
Estoy obteniendo una precisión del 100% para mi árbol de decisiones. ¿Qué estoy haciendo mal? Este es mi código: import pandas as pd import json import numpy as np import sklearn import matplotlib.pyplot as plt data = np.loadtxt("/Users/Nadjla/Downloads/allInteractionsnum.csv", delimiter=',') x = data[0:14] y = data[-1] from sklearn.cross_validation import train_test_split x_train …

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¿Cuáles son las deficiencias del error de porcentaje absoluto medio (MAPE)?
El error porcentual absoluto medio ( mape ) es una medida de precisión o error común para series de tiempo u otras predicciones, MAPE=100n∑t=1n|At−Ft|At%,MAPE=100n∑t=1n|At−Ft|At%, \text{MAPE} = \frac{100}{n}\sum_{t=1}^n\frac{|A_t-F_t|}{A_t}\%, donde son reales y predicciones o predicciones correspondientes.AtAtA_tFtFtF_t El MAPE es un porcentaje, por lo que podemos compararlo fácilmente entre series, y las …
29 accuracy  mape 

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¿Un modelo sobreajustado es necesariamente inútil?
Suponga que un modelo tiene una precisión del 100% en los datos de entrenamiento, pero una precisión del 70% en los datos de la prueba. ¿Es cierto el siguiente argumento sobre este modelo? Es obvio que este es un modelo sobreajustado. La precisión de la prueba se puede mejorar reduciendo …

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F1 / Dice-Score vs IoU
Estaba confundido acerca de las diferencias entre el puntaje F1, el puntaje Dice y el IoU (intersección sobre unión). Por ahora descubrí que F1 y Dice significan lo mismo (¿verdad?) Y IoU tiene una fórmula muy similar a las otras dos. F1 / Dados: 2 TPAGS2 TPAGS+ FPAGS+ Fnorte2TPAGS2TPAGS+FPAGS+Fnorte\frac{2TP}{2TP+FP+FN} IoU …

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Interpretación del error escalado absoluto medio (MASE)
El error escalado absoluto medio (MASE) es una medida de la precisión del pronóstico propuesta por Koehler y Hyndman (2006) . MASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} donde es el error absoluto medio producido por el pronóstico real; mientras que es el error absoluto medio producido por un pronóstico ingenuo (por ejemplo, pronóstico …



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Precisión versus área bajo la curva ROC
Construí una curva ROC para un sistema de diagnóstico. El área bajo la curva se estimó entonces no paramétricamente como AUC = 0,89. Cuando intenté calcular la precisión en el umbral óptimo (el punto más cercano al punto (0, 1)), ¡obtuve la precisión del sistema de diagnóstico de 0,8, que …

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Buena precisión a pesar del alto valor de pérdida
Durante el entrenamiento de un clasificador binario de red neuronal simple obtengo un alto valor de pérdida, usando entropía cruzada. A pesar de esto, el valor de precisión en el conjunto de validación es bastante bueno. ¿Tiene algún significado? ¿No hay una correlación estricta entre pérdida y precisión? Tengo en …

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Si "Error estándar" e "Intervalos de confianza" miden la precisión de la medición, ¿cuáles son las mediciones de precisión?
En el libro "Bioestadística para tontos" en la página 40 leí: El error estándar (SE abreviado) es una forma de indicar qué tan precisa es su estimación o medición de algo. y Los intervalos de confianza proporcionan otra forma de indicar la precisión de una estimación o medición de algo. …


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Es precisión = 1- tasa de error de prueba
Disculpas si esta es una pregunta muy obvia, pero he estado leyendo varias publicaciones y parece que no puedo encontrar una buena confirmación. En el caso de la clasificación, ¿la precisión de un clasificador es = 1- tasa de error de prueba ? Obtengo que la precisión es , pero …

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