Публикации по теме 'confusion-matrix'


Прогнозирование скорости усыновления домашних животных с помощью Python — Часть II
Прогнозирование скорости усыновления домашних животных с помощью Python — часть II Этот пост является вторым в серии из трех частей, описывающих мою попытку разработать алгоритмы для прогнозирования возможности усыновления домашних животных, в частности, как быстро животное усыновляется? Вы можете проверить мой последний пост здесь . Прошли годы с тех пор, как я катался на американских горках. Тем не менее, мне казалось, что программа наставничества ChiPy действительно работает на..
Матрица путаницы больше не сбивает с толку
Что такое матрица путаницы ? Матрица путаницы  – это матрица (таблица), которую можно использовать для измерения производительности алгоритма машинного обучения, обычно контролируемого обучения. Матрица путаницы — это метод обобщения производительности алгоритма классификации. Количество правильных и неправильных прогнозов суммируется с числовыми значениями и разбивается по каждому классу. Это ключ к матрице путаницы. "Матрица путаницы показывает, как модель машинного обучения..
Смущает матрица замешательства
В чем разница между показателем попаданий, истинно положительным показателем, чувствительностью, отзывом и статистической мощностью? Если вы попытались ответить на вопрос в названии, вы будете разочарованы, узнав, что это на самом деле вопрос с подвохом - по сути, в перечисленных терминах нет никакой разницы. Так же, как проблема, упомянутая в ANCOVA и Модерация , разные термины часто используются для одного и того же, особенно когда они относятся к разным областям. В этом посте будет..
Давайте сделаем «матрицу путаницы» менее запутанной !!
«Сомнения - это хорошо. Замешательство отличное. Вопросы - это здорово. Все это попытки расширить мудрость ума ». - Манодж Арора В задаче классификации часто важно указать оценку производительности. Это может быть полезно, когда стоимость различных неправильных классификаций значительно различается. Точность классификации также является показателем того, насколько хорошо классификатор правильно идентифицирует объекты. Матрица путаницы, также называемая таблицей..
Что такое матрица неточностей в машинном обучении?
Матрица неточностей - это матрица размером N x N, используемая для оценки эффективности модели классификации, где N - количество целевых классов. Матрица сравнивает фактические целевые значения со значениями, предсказанными моделью машинного обучения . Для двоичной классификации матрица неточностей имеет размер 2 x 2, как показано ниже с 4 выходными данными: Двоичный классификатор предсказывает, что все экземпляры данных набора тестовых данных либо положительные, либо..
Матрица неточностей в машинном обучении
Итак, обо всем по порядку. Что такое матрица неточностей? Проще говоря, матрица путаницы - это измерение производительности задачи машинного обучения. Итак, наша главная цель в этом блоге - понять, что такое матрица неточностей и как ее рассчитать. Итак, как выглядит матрица путаницы - С помощью матрицы неточностей мы можем получить важные результаты (отзыв, точность и т. Д.) О нашей модели. Примечание: чтобы лучше понять, я беру пример задачи 2 класса. Скажите +, -..
Роль моделей машинного обучения в обнаружении кибератак и проверке их точности с использованием…
В частности, в последнее десятилетие использование Интернета быстро растет. Однако по мере того, как Интернет становится частью повседневной деятельности, число киберпреступлений также растет. Согласно отчету предприятий кибербезопасности за 2020 год, к 2021 году киберпреступность будет стоить почти 6 триллионов долларов в год. Для незаконной деятельности киберпреступники используют любые сетевые вычислительные устройства в качестве основного средства связи с устройствами жертв, поэтому..