Публикации по теме 'accuracy'


Демистификация алгоритмов классификации и показателей оценки
Простое руководство по алгоритмам классификации машинного обучения Что ж, если вы похожи на ту обезьяну на картинке (в состоянии сомнения), когда дело касается моделирования классификации в машинном обучении и оценки их точности, эта история для вас. Давайте начнем. Классификация - это метод обучения с учителем (когда вы знаете, какой результат ожидать от ваших данных) и, как следует из названия, представляет собой средство категоризации или классификации некоторых неизвестных данных..
Парадокс точности
«Если вы ничего не знаете о машинном обучении, вам обязательно нужно знать Paradox» - Акинкунле Аллен Я писал о Model Evaluation I , если вы не проверяли это, вам стоит. Что такое парадокс точности? Точность определяется как отсутствие ошибок или ошибок. Например, часть информации является точной, если она точно отражает то, что обсуждается. Парадокс - это утверждение, которое на первый взгляд противоречит или противоречит здравому смыслу , но, возможно, является..
Базовое руководство по показателям производительности в машинном обучении
Погружаясь прямо, это самые основные показатели эффективности, которые можно использовать для оценки их модели обучения! Точность Взвешенная (чувствительная к стоимости) точность Поднимать Точность/отзыв Оценка F1 ОКР - Область ОКР Но прежде чем приступить к изучению этих инструментов, вот матрица путаницы, чтобы упростить демонстрацию. (Матрица путаницы демонстрирует таблицу истинных значений по сравнению с предсказанными значениями) В целом, как часто классификатор..
Хотите повысить точность классификационных моделей? Воспользуемся «картами внимания»!
Одна из основных задач исследовательских групп и компаний, занимающихся классификационными задачами в компьютерном зрении, состоит в том, чтобы разобраться со сценарием, когда изображения, принадлежащие к разным классам, выглядят очень похоже. В результате архитектура классификационной сверточной нейронной сети не очень хорошо работает с такими наборами данных. Чтобы справиться с такой распространенной, но важной проблемой контролируемого обучения, MoonVision предлагает решение, используя..
Классификация цифр языка жестов
Этот пост посвящен обучению различных моделей классификации на основе набора данных языка жестов для чисел и их сравнения. Он дает представление о том, как показатель точности отличается для каждой модели. Набор данных можно найти здесь: Набор данных цифр языка жестов Загрузка открытых наборов данных по тысячам проектов + совместное использование проектов на одной платформе. Изучите популярные темы, такие как правительство… www.kaggle.com..
Метрики оценки классификации
В этой статье мы обсудим несколько важных метрик, которые используются в алгоритмах классификации при обучении с учителем. Хотя существует множество метрик, которые потенциально можно использовать для измерения эффективности модели классификации, некоторые из основных метрик перечислены ниже. Матрица путаницы . Это один из наиболее важных и наиболее часто используемых показателей для оценки точности классификации. Обычно по оси X показаны «истинные классы», а по оси Y представлены..
Точность против F1-Score
После того, как вы построили модель классификации, вам нужно оценить, насколько хороши прогнозы, сделанные этой моделью. Итак, как вы определяете «хорошие» прогнозы? Есть некоторые показатели производительности, которые помогают нам улучшить наши модели. Давайте исследуем различия между ними для задачи бинарной классификации: Рассмотрим следующую матрицу путаницы для задачи классификации, которая предсказывает, есть ли у пациента рак или нет для 100 пациентов: Вот основные..