conversation_by_cl4
-
Co to accuracy
-
Co to accuracy
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.
-
a recall?
-
a recall?
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.
-
a porównaj
-
a porównaj
Nie mogę znaleźć informacji o "a porównaj" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.
-
testest
-
testest
Nie mogę znaleźć informacji o "testest" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.
-
Co to uczenie maszynowe?
-
Co to uczenie maszynowe?
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.
-
dbsfas
-
dbsfas
Nie mogę znaleźć informacji o "dbsfas" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.
-
Co to UG
-
Co to UG
Nie mogę znaleźć informacji o "UG" w dostępnym kontekście. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.
-
streść mi wszystkie emtryki
-
streść mi wszystkie emtryki
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.
-
F scroe
-
F scroe
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.
-
macierz pomyłek
-
macierz pomyłek
Macierz pomyłek (ang. confusion matrix) to specyficzny układ tabelaryczny, który pozwala na wizualizację wydajności algorytmu, zazwyczaj algorytmu uczenia nadzorowanego. Każdy wiersz macierzy reprezentuje instancje w rzeczywistej klasie, podczas gdy każda kolumna reprezentuje instancje w klasie przewidywanej. Przekątna macierzy reprezentuje wszystkie instancje, które zostały poprawnie przewidziane.
Macierz pomyłek może być również nazywana tablicą pomyłek. Jest to szczególny rodzaj tabeli kontyngencji, z dwoma wymiarami ("rzeczywisty" i "przewidywany") i identycznymi zbiorami "klas" w obu wymiarach.
Macierz pomyłek może być wykorzystana do oceny modelu, np. do porównywania jego wydajności w różnych warunkach. Można ją również wykorzystać do identyfikacji błędów w modelu i do poprawy jego wydajności.
Warto zauważyć, że macierz pomyłek może wyglądać trochę inaczej w zależności od losowego dobioru zbioru testowego przy każdym trenowaniu modelu w GTM.