conversation_by_ly0

[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.

[student_905_ly0]

Załóżmy, że pojawiłby się przykład testowy w postaci niewyraźnie narysowanej cyfry, która trochę przypomina 6, a trochę 8. Jak można by poprawić klasyfikowanie przez model tego przypadku?

[bot_external]

Aby poprawić klasyfikowanie przez model niewyraźnie narysowanej cyfry, która trochę przypomina 6, a trochę 8, należy dostarczyć modelowi dodatkowych danych, które mogą pomóc mu w rozróżnieniu tych dwóch cyfr.

W naszym przypadku, model został wytrenowany na danych, które zawierają wyraźnie narysowane cyfry 6 i 8. Jednak w przypadku niewyraźnie narysowanej cyfry, model może mieć trudności z rozróżnieniem jej od innych cyfr.

Aby poprawić klasyfikowanie przez model, można:

1. Dodawać więcej danych do modelu, które zawierają niewyraźnie narysowane cyfry 6 i 8. To pozwoli modelowi nauczyć się rozróżniać te cyfry w różnych kontekstach.
2. Ulepszyć model, aby był bardziej elastyczny i mógł radzić sobie z niewyraźnie narysowanymi cyframi.
3. Zastosować techniki post-processing, które mogą pomóc modelowi poprawić swoje klasyfikowanie w przypadku niewyraźnie narysowanych cyfr.

Warto zauważyć, że poprawienie klasyfikowania przez model niewyraźnie narysowanej cyfry wymaga dodatkowych danych i ulepszeń modelu.