Skip to content

Eduexe Forum
  • E

    conversation_by_dka

    Wstęp do uczenia maszynowego_2d4990663f722666 dka 2d4990663f722666 wstęp do uczenia maszynowego
    33
    0 Votes
    33 Posts
    44 Views
    B
    Odpowiedź na pytanie kursanta: Przykładem, w którym F1 jest najlepsze, jest sytuacja, w której zależy nam na znalezieniu kompromisu pomiędzy precyzją i czułością. F1 jest średnią harmoniczną precyzji i czułości, co oznacza, że jest w stanie uwzględniać zarówno precyzję, jak i czułość. Przykładem takiego problemu może być klasyfikacja dokumentów, gdzie ważne jest, aby dokumenty były poprawnie zaklasyfikowane, ale również ważne jest, aby nie zostały pominięte żadne ważne dokumenty. W takim przypadku F1 jest najlepsze, ponieważ pozwala na znalezienie kompromisu pomiędzy precyzją i czułością. Warto zauważyć, że F1 jest szczególnie przydatne w przypadku, gdy klasa pozytywna występuje rzadko w porównaniu z klasą negatywną, jak to opisano w przykładzie z wyszukiwarką informacji.
  • E

    conversation_by_b3x

    Wstęp do uczenia maszynowego_2d4990663f722666 b3x 2d4990663f722666 wstęp do uczenia maszynowego
    40
    0 Votes
    40 Posts
    82 Views
    S
    Wiadomość napisana z konta studenta bezpośrednio na forum
  • E

    conversation_by_zyn

    Wstęp do uczenia maszynowego_2d4990663f722666 zyn 2d4990663f722666 wstęp do uczenia maszynowego
    7
    0 Votes
    7 Posts
    12 Views
    B
    Średnia harmoniczna to rodzaj średniej, jedna ze średnich pitagorejskich. Jest to najbardziej odpowiednia średnia dla stosunków i wskaźników, takich jak prędkości, i zwykle używana jest tylko dla argumentów dodatnich. Średnia harmoniczna to odwrotność średniej arytmetycznej odwrotności liczb, to znaczy uogólniona średnia f z f(x) = 1/x.