conversation_by_ly0

[student_905_ly0]

a tablica pomyłek ?

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie jest już dostępna w naszej rozmowie. Macierz pomyłek, znana również jako tablica pomyłek, to specyficzny układ tabelaryczny, który pozwala na wizualizację wydajności algorytmu, zazwyczaj algorytmu uczenia nadzorowanego.

[student_905_ly0]

mam 400 próbek i batch size jest równe 32 jaka jest wielkośc wsadu na epoke

[bot_external]

Aby obliczyć wielkość wsadu na epoce, musimy wiedzieć, ile epok jest potrzebnych do przetrenowania wszystkich próbek. W naszym przypadku mamy 400 próbek i batch size wynosi 32.

Według informacji dostępnych w kontekście, w naszym przypadku cały zbiór uczący składa się ze 170 przykładów. Domyślnie mamy ustaloną wielkość wsadu na 16, co oznacza, że model będzie miał podawane do nauki po 16 przykładów na raz. W ramach jednej epoki potrzebne będzie 11 wsadów - 10 razy po 16 oraz 10 pozostałych przykładów w ostatnim, jedenastym wsadzie.

Aby obliczyć liczbę epok, możemy podzielić liczbę próbek przez wielkość wsadu:

400 próbek / 32 = 12,5

Ponieważ nie możemy mieć połówki epoki, musimy zaokrąglić liczbę epok w górę. W naszym przypadku będziemy potrzebowali 13 epok.

Teraz, aby obliczyć wielkość wsadu na epoce, możemy podzielić liczbę próbek przez liczbę epok:

400 próbek / 13 epok = 30,77

Ponieważ wielkość wsadu musi być liczbą całkowitą, możemy zaokrąglić ją w górę. W naszym przypadku wielkość wsadu na epoce wyniesie 32.

[student_905_ly0]

jak liczyć dokładnośc modelu um

[bot_external]

Dokładność modelu UM (Uczenia Maszynowego) jest określana jako stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych. W naszym przypadku, aby obliczyć dokładność modelu, musimy wiedzieć, ile przykładów zostało poprawnie zaklasyfikowanych i ile jest to w stosunku do wszystkich przykładów testowych.

W naszym przykładzie z ilustracji, aby obliczyć dokładność modelu, bierzemy liczbę poprawnie zaklasyfikowanych diagnoz, czyli 88 (nie 27, jak w przypadku precyzji), i dzielimy przez liczbę wszystkich przykładów testowych, czyli 170. Otrzymujemy w zaokrągleniu 51,8%.

Dokładność modelu UM to podstawowa i najczęściej wykorzystywana metryka służąca do oceny jakości modelu w Uczeniu Maszynowym. Im większa wartość dokładności, tym lepiej - jeżeli model będzie się zawsze mylił, dokładność wyniesie 0, natomiast jeżeli wszystkie testowe przypadki zostaną zaklasyfikowane poprawnie, dokładność wyniesie 1.

[student_905_ly0]

jak liczyć precyzję i jakie są rużnice w dobrośći wybrania między precyzją a dokładnością ?

[bot_external]

Aby obliczyć precyzję, musimy wiedzieć, ile przykładów zostało poprawnie zaklasyfikowanych jako pozytywne i ile jest to w stosunku do wszystkich przykładów, które zostały zaklasyfikowane jako pozytywne.

W naszym przykładzie z ilustracji, aby obliczyć precyzję, bierzemy liczbę poprawnie wykrytych chorób, czyli 27, i dzielimy przez liczbę wszystkich osób, które zostały zaklasyfikowane przez model jako chore, czyli 31. Otrzymujemy w zaokrągleniu 87%.

Precyzja i dokładność są dwiema różnymi miarami jakości modelu Uczenia Maszynowego. Dokładność to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych, natomiast precyzja to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytwnie.

Oznacza to, że precyzja skupia się na poprawności diagnoz pozytywnych, podczas gdy dokładność skupia się na poprawności wszystkich diagnoz. Im większa precyzja, tym lepiej model rozpoznaje przypadki pozytywne, ale może to oznaczać, że model ma tendencję do pomijania przypadków negatywnych. Im większa dokładność, tym lepiej model rozpoznaje wszystkie przypadki, zarówno pozytywne, jak i negatywne.

Dlatego też, jeśli chcemy, aby model był skuteczny w rozpoznawaniu przypadków pozytywnych, powinniśmy wybrać precyzję. Jeśli chcemy, aby model był skuteczny w rozpoznawaniu wszystkich przypadków, zarówno pozytywnych, jak i negatywnych, powinniśmy wybrać dokładność.

[student_905_ly0]

a jak ma się do tego czułość

[bot_external]

Czułość (recall) jest miarą, która określa, jaki procent wszystkich pozytywnych przypadków wykrywa model. Jest to stosunek przykładów prawdziwie pozytywnych do wszystkich pozytywnych przykładów w rzeczywistości.

W naszym przykładzie z ilustracji, aby obliczyć czułość, bierzemy liczbę chorych poprawnie sklasyfikowanych jako chorych, czyli 27, i dzielimy przez liczbę wszystkich chorych osób w zbiorze testowym, czyli 30. Otrzymujemy w zaokrągleniu 90%.

Czułość jest ważna w sytuacjach, w których zależy nam, by wykryć jak najwięcej przykładów z jednej klasy, nawet jeśli to oznacza, że będziemy błędnie zaklasyfikować niektóre przypadki jako pozytywne. Im większa czułość, tym lepiej model wykrywa przypadki pozytywne, ale może to oznaczać, że model ma tendencję do błędnych zaklasyfikowań przypadków negatywnych.

W porównaniu z precyzją i dokładnością, czułość skupia się na wykrywaniu wszystkich przypadków pozytywnych, niezależnie od tego, czy są one poprawnie zaklasyfikowane czy nie.

[student_905_ly0]

czy jest jakaś metryka która bieżr pod uwagę wszystkie powyższe ?

[bot_external]

Tak, istnieje metryka, która bierze pod uwagę wszystkie powyższe - F-score. F-score stanowi kompromis pomiędzy precyzją (precision) i czułością (recall), co oznacza, że ocenia model bardziej obiektywnie niż każda z tych dwóch metryk z osobna.

F-score jest obliczany jako średnia arytmetyczna z precyzji i czułości:

F-score = (2 * precyzja * czułość) / (precyzja + czułość)

Im wyższy F-score, tym lepiej model wykrywa przypadki pozytywne i nie błędnie zaklasyfikuje przypadki negatywne.

W naszym przykładzie z ilustracji, aby obliczyć F-score, bierzemy precyzję (87%) i czułość (90%), i obliczamy:

F-score = (2 * 0,87 * 0,90) / (0,87 + 0,90) = 0,87

Otrzymujemy w zaokrągleniu 87%.

F-score jest ważna w sytuacjach, w których chcemy, aby model był skuteczny w rozpoznawaniu wszystkich przypadków, zarówno pozytywnych, jak i negatywnych.

[student_905_ly0]

ale f scoree łączy tylko dwie z wymienionych przezenie 3 metryk czy jest taka która łączy wszystkie 3 ?

[bot_external]

F-score łączy tylko dwie z wymienionych metryk: precyzję i czułość. Nie łączy wszystkich trzech metryk, w tym dokładności.

W kontekście, nie ma wzmianki o metryce, która łączy wszystkie trzy metryki: precyzję, czułość i dokładność. F-score jest jedną z metryk, która łączy precyzję i czułość, ale nie ma informacji o metryce, która łączy wszystkie trzy.

[student_905_ly0]

jak obliczyć dokładność podaj mi wzory na tp fp fn tn

[bot_external]

Dokładność (accuracy) jest określana jako stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych. Wzór na dokładność to:

Dokładność = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

gdzie:

• TP - liczba przykładów prawdziwie pozytywnych
• TN - liczba przykładów prawdziwie negatywnych
• FP - liczba przykładów fałszywie pozytywnych
• FN - liczba przykładów fałszywie negatywnych

W naszym przykładzie, aby obliczyć dokładność, bierzemy liczbę poprawnie zaklasyfikowanych diagnoz (TP + TN) i dzielimy przez liczbę wszystkich przykładów testowych (TP + TN + FP + FN).

Przykład:

• TP = 27 (poprawnie wykryte choroby)
• TN = 143 (poprawnie wykluczone choroby)
• FP = 4 (fałszywie wykryte choroby)
• FN = 0 (fałszywie wykluczone choroby)

Dokładność = (27 + 143) / (27 + 143 + 4 + 0) = 170 / 174 = 0,978 (lub 97,8%)

Oczywiście, to jest tylko przykład i rzeczywiste wartości mogą być inne.

[student_905_ly0]

teraz precyzje a potem czyłość

[bot_external]

Aby obliczyć precyzję i czułość, musimy wiedzieć, ile przykładów zostało poprawnie zaklasyfikowanych jako pozytywne i ile jest to w stosunku do wszystkich przykładów, które zostały zaklasyfikowane jako pozytywne.

Precyzja to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytwnie. Wzór na precyzję to:

Precyzja = TP / (TP + FP)

gdzie:

• TP - liczba przykładów prawdziwie pozytywnych
• FP - liczba przykładów fałszywie pozytywnych

Czułość (recall) to stosunek przykładów prawdziwie pozytywnych do wszystkich pozytywnych przykładów w rzeczywistości. Wzór na czułość to:

Czułość = TP / (TP + FN)

gdzie:

• TP - liczba przykładów prawdziwie pozytywnych
• FN - liczba przykładów fałszywie negatywnych

W naszym przykładzie, aby obliczyć precyzję i czułość, bierzemy liczbę poprawnie wykrytych chorób (TP) i dzielimy przez liczbę wszystkich chorób w rzeczywistości (TP + FN).

Przykład:

• TP = 27 (poprawnie wykryte choroby)
• FP = 4 (fałszywie wykryte choroby)
• FN = 3 (fałszywie wykluczone choroby)

Precyzja = 27 / (27 + 4) = 0,87 (lub 87%)

Czułość = 27 / (27 + 3) = 0,90 (lub 90%)

Oczywiście, to jest tylko przykład i rzeczywiste wartości mogą być inne.

[student_905_ly0]

jak obliczyć czułośc podaj mi wzory na tp fp fn tn

[bot_external]

Czułość (recall) jest określana jako stosunek przykładów prawdziwie pozytywnych (TP) do wszystkich pozytywnych przykładów w rzeczywistości (TP + FN). Wzór na czułość to:

Czułość = TP / (TP + FN)

gdzie:

• TP - liczba przykładów prawdziwie pozytywnych
• FN - liczba przykładów fałszywie negatywnych

W naszym przykładzie, aby obliczyć czułość, bierzemy liczbę poprawnie wykrytych chorób (TP) i dzielimy przez liczbę wszystkich chorób w rzeczywistości (TP + FN).

Przykład:

• TP = 27 (poprawnie wykryte choroby)
• FN = 3 (fałszywie wykluczone choroby)

Czułość = 27 / (27 + 3) = 0,90 (lub 90%)

Oczywiście, to jest tylko przykład i rzeczywiste wartości mogą być inne.