Preguntas etiquetadas con precision-recall

Estoy trabajando en un problema de clasificación binaria en el que es mucho más importante no tener falsos positivos; bastantes falsos negativos está bien. Por ejemplo, he usado un montón de clasificadores en sklearn, pero creo que ninguno de ellos tiene la capacidad de ajustar explícitamente la compensación de recuperación …

11 classification  precision-recall 

Debido a que tengo un conjunto de datos muy desequilibrado (resultados positivos del 9%), decidí que una curva de recuerdo de precisión era más apropiada que una curva ROC. Obtuve la medida de resumen análoga del área bajo la curva PR (.49, si está interesado) pero no estoy seguro de …

11 classification  precision-recall  auc 

Actualmente me encuentro con algunos problemas al analizar un conjunto de datos de tweets con máquinas de vectores de soporte. El problema es que tengo un conjunto de entrenamiento de clase binaria desequilibrado (5: 2); que se espera que sea proporcional a la distribución de clase real. Al predecir, obtengo …

11 machine-learning  classification  svm  unbalanced-classes  precision-recall 

Estoy trabajando con datos desequilibrados, donde hay alrededor de 40 casos de clase = 0 para cada clase = 1. Puedo discriminar razonablemente entre las clases usando características individuales, y entrenar a un ingenuo clasificador Bayes y SVM en 6 características y datos balanceados arrojaron una mejor discriminación (curvas ROC …

11 classification  svm  roc  naive-bayes  precision-recall 

Esta es la puntuación F beta: Fβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallFβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallF_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{\mathrm{precision} \cdot \mathrm{recall}}{(\beta^2 \cdot \mathrm{precision}) + \mathrm{recall}} El artículo de Wikipedia dice que .FβFβF_\beta "measures the effectiveness of retrieval with respect to a user who attaches β times as much importance to recall as precision" No entendí la …

10 machine-learning  precision-recall  model-evaluation 

Actualmente estoy comparando tres métodos y tengo la precisión, auROC y auPR como métricas. Y tengo los siguientes resultados: Método A - acc: 0.75, auROC: 0.75, auPR: 0.45 Método B - acc: 0.65, auROC: 0.55, auPR: 0.40 Método C - acc: 0.55, auROC: 0.70, auPR: 0.65 Tengo una buena comprensión …

10 machine-learning  roc  precision-recall 

¿Por qué no recordar tener en cuenta los verdaderos negativos? En experimentos donde los verdaderos negativos son tan importantes como los verdaderos positivos, ¿es una métrica comparable que lo tenga en cuenta?

10 precision-recall 

Esta pregunta ya tiene una respuesta aquí : ¿Cómo umbral de predicción de probabilidad multiclase para obtener una matriz de confusión? (1 respuesta) Cerrado hace 3 meses . Lo anterior es un ejemplo muy simple de tener una salida de clasificador de probabilidad para un caso de clase binaria, ya …

10 probability  classification  precision-recall  multi-class 

1) ¿Cómo puedo cambiar el umbral de clasificación (creo que es 0.5 por defecto) en RandomForest en sklearn? 2) ¿cómo puedo submuestrear en sklearn? 3) Tengo el siguiente resultado del clasificador RandomForest: [[1635 1297] [520 3624]] precision recall f1-score support class 0 0.76 0.56 0.64 2932 class 1 0.74 0.87 …

9 classification  random-forest  precision-recall  unbalanced-classes 

Estoy bastante confundido en cuanto a cómo puedo calcular los valores AP o mAP, ya que parece haber bastantes métodos diferentes. Específicamente quiero obtener los valores AP / mAP para la detección de objetos. Todo lo que sé con certeza es: Recuperación = TP / (TP + FN), Precisión = …

8 machine-learning  precision-recall  model-evaluation  average-precision  object-detection 

Supongamos que estoy construyendo un clasificador de regresión logística que predice si alguien está casado o soltero. (1 = casado, 0 = soltero) Quiero elegir un punto en la curva de recuperación de precisión que me brinde al menos un 75% de precisión, por lo que quiero elegir umbralest1t1t_1 y …

8 r  precision-recall 

Supongamos que he creado un sistema de recomendación que (dado, por ejemplo, clasificaciones de películas o cualquiera de los muchos usuarios) producirá una lista de 10 películas recomendadas para que cada usuario las vea. Imagine que también tengo un gran grupo de elementos de películas, junto con un registro de …

8 precision-recall  recommender-system