Video: Çfarë është saktësia dhe rikujtimi në minierat e të dhënave?
2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2023-12-15 23:40
Derisa saktësi i referohet përqindjes së rezultateve tuaja që janë relevante, kujtoj i referohet përqindjes së totalit të rezultateve përkatëse të klasifikuara saktë nga algoritmi juaj. Për problemet e tjera, nevojitet një kompromis dhe duhet të merret një vendim nëse do të maksimizohet saktësi , ose kujtoj.
Për më tepër, çfarë është saktësia dhe kujtimi me shembull?
Shembull e Preciziteti - Kujtoni metrikë për të vlerësuar cilësinë e prodhimit të klasifikuesit. Preciziteti - Kujtoni është një masë e dobishme e suksesit të parashikimit kur klasat janë shumë të çekuilibruara. Në marrjen e informacionit, saktësi është një masë e rëndësisë së rezultatit, ndërsa kujtoj është një masë se sa rezultate vërtet të rëndësishme janë kthyer.
Përveç sa më sipër, si e llogaritni saktësinë dhe rikujtimin në minierat e të dhënave? Për shembull, një rezultat i përsosur i saktësisë dhe kujtimit do të rezultonte në një rezultat të përsosur F-Measure:
- F-Measure = (2 * Precision * Recall) / (Precision + Recall)
- F-Measure = (2 * 1.0 * 1.0) / (1.0 + 1.0)
- F-Masa = (2 * 1.0) / 2.0.
- F-Masa = 1.0.
Gjithashtu duhet ditur, çfarë është saktësia në minierat e të dhënave?
Në njohjen e modelit, rikthimin e informacionit dhe klasifikimi (mësimi me makinë), saktësi (i quajtur edhe vlera parashikuese pozitive) është fraksioni i rasteve përkatëse midis rasteve të marra, ndërsa rikujtimi (i njohur gjithashtu si ndjeshmëri) është fraksioni i sasisë totale të rasteve përkatëse që ishin
Pse përdorim saktësinë dhe kujtimin?
Saktësia është përkufizohet si numri i pozitivëve të vërtetë pjesëtuar me numrin e pozitivëve të vërtetë plus numrin e pozitivëve të rremë. Derisa kujtoj shpreh aftësinë për të gjetur të gjitha rastet përkatëse në një grup të dhënash, saktësi shpreh proporcionin e pikave të të dhënave që modeli ynë thotë se ishin të rëndësishme në të vërtetë ishin relevante.
Recommended:
Çfarë është minierat e brezit të zonës?
Minierat e brezit të zonës. lloji i minierave sipërfaqësore të përdorura aty ku terreni është i sheshtë. një tokëzues heq ngarkesën e tepërt dhe një lopatë me energji gërmon një prerje për të hequr depozitimin e mineralit. Hendeku më pas mbushet me djersitje dhe bëhet një prerje e re paralelisht me atë të mëparshme
Pse saktësia dhe saktësia janë të rëndësishme në shkencë?
Saktësia përfaqëson sa afër një matje i afrohet vlerës së saj të vërtetë. Kjo është e rëndësishme sepse pajisjet e këqija, përpunimi i dobët i të dhënave ose gabimi njerëzor mund të çojnë në rezultate të pasakta që nuk janë shumë afër të vërtetës. Saktësia është sa afër janë një seri matjesh të së njëjtës gjë me njëra-tjetrën
Cila metodë e klasifikimit të të dhënave vendos një numër të barabartë regjistrimesh ose njësish analize në secilën klasë të të dhënave?
Kuantili. çdo klasë përmban një numër të barabartë karakteristikash. Një klasifikim kuantili është i përshtatshëm për të dhënat e shpërndara në mënyrë lineare. Quantile cakton të njëjtin numër vlerash të dhënash për secilën klasë
Çfarë është saktësia në matricën e konfuzionit?
Një matricë konfuzioni është një teknikë për përmbledhjen e performancës së një algoritmi klasifikimi. Vetëm saktësia e klasifikimit mund të jetë mashtruese nëse keni një numër të pabarabartë vëzhgimesh në secilën klasë ose nëse keni më shumë se dy klasa në grupin tuaj të të dhënave
Cili është ndryshimi midis të dhënave nominale rendore dhe të shkallës?
Si përmbledhje, ndryshoret nominale përdoren për të "emërtuar" ose për të etiketuar një seri vlerash. Peshoret rendore ofrojnë informacion të mirë rreth renditjes së zgjedhjeve, si p.sh. në një anketë të kënaqësisë së klientit. Shkallët e intervalit na japin rendin e vlerave + aftësinë për të përcaktuar sasinë e diferencës midis secilës