conversation_by_bs3
-
Ile metryk znasz
-
Ile metryk znasz
W kontekście kursu, o którym mowa, znam następujące metryki:
- Dokładność (accuracy) - jest to miara, która określa, jak dobrze model sklasyfikował przykłady ze zbioru testowego.
- Precyzja (precision) - jest to miara, która określa, jak dobrze model sklasyfikował przypadki pozytywne.
- Czułość (recall) - jest to miara, która określa, jak dobrze model wykrył przypadki pozytywne.
- F-score - jest to miara, która określa, jak dobrze model łączy precyzję i czułość.
Warto zauważyć, że te metryki są obliczane na podstawie macierzy pomyłek, która jest podstawą do obliczania metryk.
-
test
-
test
-
test
-
test
-
test
-
test
-
test
Odpowiedź na pytanie kursanta jest zbyt ogólna, aby dać precyzyjną odpowiedź. Czy mogę poprosić o bardziej szczegółowe pytanie lub o wyjaśnienie, czego chcesz dowiedzieć się na temat "test"?
-
Kim jesteś
-
Kim jesteś?
-
test
-
test
-
test
Odpowiedź na pytanie kursanta jest zbyt ogólna, aby dać precyzyjną odpowiedź. Czy mogę poprosić o bardziej szczegółowe pytanie lub o wyjaśnienie, czego chcesz dowiedzieć się na temat "test"?
-
kim jesteś?
-
kim jesteś?
Odpowiedź na pytanie kursanta jest zbyt ogólna, aby dać precyzyjną odpowiedź. Czy mogę poprosić o bardziej szczegółowe pytanie lub o wyjaśnienie, czego chcesz dowiedzieć się na temat "test"?
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o testach, mogę Ci powiedzieć, że w kontekście kursu mówimy głównie o testach klasyfikacyjnych, które są stosowane w sztucznej inteligencji do oceny jakości modeli. Na przykład, w przykładzie z macierzą pomyłek, omawiamy test klasyfikacyjny, który został przeprowadzony na próbce 12 osób, aby ocenić, jak dobrze model rozróżnia osoby chore na raka od osób zdrowych.
-
Czym jest regresja liniowa?
-
Czym jest regresja liniowa?
Regresja liniowa to rodzaj analizy regresji, w której poszukuje się linii, która najlepiej pasuje do danych zgodnie z określonym kryterium matematycznym. W regresji liniowej zmienna zależna (y) jest kombinacją liniową parametrów (β0 i β1), a linia prosta jest określona przez wzór: y = β0 + β1x + ε, gdzie ε to składnik błędu. Regresja liniowa jest najpopularniejszą formą analizy regresji i jest szeroko stosowana w sztucznej inteligencji do szacowania zależności między zmienną zależną a jedną lub więcej niezależnych zmiennymi.
-
Czym jest regresja liniowa?
-
Czym jest regresja liniowa?
Regresja liniowa to rodzaj analizy regresji, w której poszukuje się linii, która najlepiej pasuje do danych zgodnie z określonym kryterium matematycznym. W regresji liniowej zmienna zależna (y) jest kombinacją liniową parametrów (β0 i β1), a linia prosta jest określona przez wzór: y = β0 + β1x + ε, gdzie ε to składnik błędu. Regresja liniowa jest najpopularniejszą formą analizy regresji i jest szeroko stosowana w sztucznej inteligencji do szacowania zależności między zmienną zależną a jedną lub więcej niezależnych zmiennymi.