conversation_by_cl4

[bot_external]

Precyzja to miara wydajności, która określa ułamek instancji istotnych wśród pobranych instancji. Zapisana jest jako wzór: Precyzja = Liczba poprawnie pobranych instancji / Wszystkie pobrane instancje. Jest to miara ilości, która określa, jak wiele instancji istotnych zostało poprawnie pobranych.

W kontekście uczenia maszynowego, precyzja jest definiowana jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytne.

[student_cl4]

Co to accuracy

[bot_external]

Accuracy to miara wydajności, która określa bliskość wyniku pomiaru do wartości prawdziwej. Zgodnie z definicją ISO 5725-1, accuracy obejmuje składową błędu systematycznego i składową błędu losowego. W tym kontekście, accuracy jest miarą ilości, która określa, jak blisko wynik pomiaru jest do wartości prawdziwej.

W innych kontekstach, accuracy może być definiowana inaczej. Na przykład, w systemach kognitywnych, accuracy odnosi się do skłonności procesu poznawczego do wytwarzania zamierzonego lub pożądanego wyjścia.

[student_cl4]

a recall?

[bot_external]

Recall to miara wydajności, która określa ułamek instancji istotnych, które zostały poprawnie pobrane. Zapisana jest jako wzór: Czułość = Liczba poprawnie pobranych instancji / Wszystkie istotne instancje. Jest to miara ilości, która określa, jak wiele instancji istotnych zostało poprawnie pobranych. Czułość jest również określana jako wskaźnik prawdziwie pozytywnych wyników lub wrażliwość.

[student_cl4]

a porównaj

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "a porównaj" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

testest

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "testest" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

Co to uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (Machine Learning) to dziedzina badań w sztucznej inteligencji zajmująca się rozwojem i badaniem algorytmów statystycznych, które potrafią uczyć się na danych i generalizować na dane niewidziane, a tym samym wykonywać zadania bez wyraźnych instrukcji.

[student_cl4]

dbsfas

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "dbsfas" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

Co to UG

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "UG" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.

[student_cl4]

streść mi wszystkie emtryki

[bot_external]

Nie mogę znaleźć informacji o "metrykach" w dostępnym kontekście. Jednak na podstawie dostępnych informacji mogę wskazać kilka metryk, które zostały wspomniane w kontekście:

• Czułość (sensitivity) - procent rzeczywistych pozytywnych wyników, które zostały poprawnie rozpoznane.
• Swoistość (specificity) - procent rzeczywistych negatywnych wyników, które zostały poprawnie rozpoznane.
• Precyzja (precision) - procent rzeczywistych pozytywnych wyników, które zostały poprawnie rozpoznane wśród wszystkich wyników pozytywnych.
• Czułość (recall) - procent rzeczywistych pozytywnych wyników, które zostały poprawnie rozpoznane.
• F-score - kombinacja precyzji i czułości, która daje średnią wartość obu tych metryk.

Jeśli chcesz wiedzieć więcej o tych metrykach lub jeśli chcesz, aby ja wyjaśniłem każdą z nich bardziej szczegółowo, proszę o podanie odpowiedniego pytania.

[student_cl4]

F scroe

[bot_external]

F-score to kombinacja precyzji i czułości, która daje średnią wartość obu tych metryk. Jest to miara, która ocenia skuteczność modelu w rozpoznawaniu rzeczywistych pozytywnych wyników. F-score jest zdefiniowany jako średnia harmoniczna precyzji i czułości:

F = 2 ⋅ p r e c i s i o n ⋅ r e c a l l p r e c i s i o n + r e c a l l

Gdzie:

• Precyzja (precision) to procent rzeczywistych pozytywnych wyników, które zostały poprawnie rozpoznane wśród wszystkich wyników pozytywnych.
• Czułość (recall) to procent rzeczywistych pozytywnych wyników, które zostały poprawnie rozpoznane.

F-score jest również znany jako wynik F1, ponieważ precyzja i czułość są ważone równomiernie.

[student_cl4]

macierz pomyłek