Статистика и большие данные precision-recall

3

Классификатор с регулируемой точностью и отзывом

Я работаю над проблемой бинарной классификации, где гораздо важнее не иметь ложных срабатываний; довольно много ложных негативов в порядке. Например, я использовал несколько классификаторов в sklearn, но я думаю, что ни один из них не имеет возможности явно регулировать компромисс между точностью и отзывом (они дают довольно хорошие результаты, но …

11 classification precision-recall

3

Что такое хороший AUC для кривой точного возврата?

Поскольку у меня очень несбалансированный набор данных (9% положительных результатов), я решил, что кривая точного отзыва была более подходящей, чем кривая ROC. Я получил аналогичную сводную меру площади под кривой PR (.49, если вам интересно), но не уверен, как ее интерпретировать. Я слышал, что 0,8 или выше - это то, …

11 classification precision-recall auc

5

Почему бета-оценка определяет бета как это?

Это бета-оценка F: Fβ= ( 1 + β2) ⋅ р г е с я с я о п ⋅ г е с л л( β2⋅ р т е с я с я о п ) + г е грл лFβзнак равно(1+β2)⋅пресяsяоN⋅ресaLL(β2⋅пресяsяоN)+ресaLLF_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{\mathrm{precision} \cdot \mathrm{recall}}{(\beta^2 \cdot …

10 machine-learning precision-recall model-evaluation

1

Интерпретация площади под кривой PR

В настоящее время я сравниваю три метода, и в качестве метрик я использую точность, auROC и auPR. И у меня есть следующие результаты: Метод А - согласно: 0,75, auROC: 0,75, AuPR: 0,45 Метод B - согласно: 0,65, auROC: 0,55, AuPR: 0,40 Метод C - согласно: 0,55, auROC: 0,70, AuPR: 0,65 …

10 machine-learning roc precision-recall

1

Почему не вспомнить принять во внимание истинные негативы?

Почему не вспомнить принять во внимание истинные негативы? В экспериментах, где истинные негативы так же важны, как и настоящие позитивы, является ли их сопоставимая метрика, которая учитывает это?

10 precision-recall

1

порог классификации в RandomForest-sklearn

1) Как я могу изменить порог классификации (я думаю, он равен 0,5 по умолчанию) в RandomForest в sklearn? 2) как я могу пробовать в sklearn? 3) У меня есть следующий результат из классификатора RandomForest: [[1635 1297] [520 3624]] precision recall f1-score support class 0 0.76 0.56 0.64 2932 class 1 …

9 classification random-forest precision-recall unbalanced-classes

Вопросы с тегом «precision-recall»