conversation_by_cl4
-
macierz pomyłek
-
macierz pomyłek
Macierz pomyłek, znana również jako tablica pomyłek, to specyficzny układ tabelaryczny, który pozwala na wizualizację wydajności algorytmu, zazwyczaj algorytmu uczenia nadzorowanego. Jest to tabela z dwoma wierszami i dwiema kolumnami, która przedstawia liczbę wyników prawdziwie pozytywnych, fałszywie negatywnych, fałszywie pozytywnych i prawdziwie negatywnych.
Macierz pomyłek jest używana do oceny modeli klasyfikacji, a jej celem jest porównanie rzeczywistych wyników z wynikami przewidywanymi przez model. Każdy wiersz macierzy reprezentuje instancje w rzeczywistej klasie, podczas gdy każda kolumna reprezentuje instancje w klasie przewidywanej.
Macierz pomyłek może być również używana do obliczania różnych metryk, takich jak:
- Dokładność (accuracy)
- Czułość (sensitivity)
- Swoistość (specificity)
- F-score
- Współczynnik korelacji Matthewsa (MCC)
Warto zauważyć, że macierz pomyłek może być również używana do oceny modeli w innych dziedzinach, takich jak diagnostyka medyczna, gdzie jest ona używana do oceny skuteczności testów diagnostycznych.
-
test
-
test
Nie mogę znaleźć informacji o "test" w kontekście naszej rozmowy. 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.
-
test
-
test
Nie mogę znaleźć informacji o "test" w kontekście naszej rozmowy. Proszę o bardziej szczegółowe pytanie lub o podanie tematu, który chcesz omówić.
-
Kto to mikołaj kopernik?
-
Kto to mikołaj kopernik?
Nie mogę znaleźć informacji o "Mikołaju Koperniku" w kontekście naszej rozmowy. 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.
-
Co to precyzja
-
Co to precyzja
Precyzja to miara, która określa, jak blisko są pomiary względem siebie. W kontekście uczenia maszynowego precyzja jest definiowana jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytne. Inaczej mówiąc, precyzja to proporcja prawidłowo sklasyfikowanych przypadków do wszystkich przypadków sklasyfikowanych jako pozytne.
Przykładem może być sytuacja, w której mamy model, który ma za zadanie rozpoznać choroby. W tym przypadku precyzja modelu jest liczbą prawidłowo rozpoznanych chorób (27) podzieloną przez liczbę wszystkich przypadków sklasyfikowanych przez model jako chorobowe (31), co daje wynik około 87%.
Precyzja jest ważnym wskaźnikiem jakości modelu uczenia maszynowego, ale powinna być rozważana wraz z innymi wskaźnikami, takimi jak czułość i dokładność.
-
Czym jest uczenie głębokie
-
Czym jest uczenie głębokie
Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego, który skupia się na wykorzystywaniu sieci neuronowych do wykonywania zadań takich jak klasyfikacja, regresja i uczenie reprezentacji. Dziedzina ta czerpie inspirację z biologicznej neuronauki i koncentruje się na układaniu sztucznych neuronów w warstwy i "uczeniu" ich przetwarzania danych. Przymiotnik "głębokie" odnosi się do użycia wielu warstw (od trzech do kilkuset, a nawet tysięcy) w sieci.
-
Co to macierz pomyłek
-
Co to macierz pomyłek
Macierz pomyłek (ang. confusion matrix) to tabela z dwoma wierszami i dwiema kolumnami, która przedstawia liczbę wyników prawdziwie pozytywnych, fałszywie negatywnych, fałszywie pozytywnych i prawdziwie negatywnych. Umożliwia to bardziej szczegółową analizę niż prosta obserwacja proporcji poprawnych klasyfikacji (dokładności). Macierz pomyłek jest szczególnym rodzajem tabeli kontyngencji, z dwoma wymiarami ("rzeczywisty" i "przewidywany") i identycznymi zbiorami "klas" w obu wymiarach (każda kombinacja wymiaru i klasy jest zmienną w tabeli kontyngencji).
-
Co to precyzja?
-
Co to precyzja?
Precyzja to miara, która określa, jak blisko są pomiary względem siebie. W kontekście uczenia maszynowego precyzja jest definiowana jako stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytne. Inaczej mówiąc, precyzja to proporcja prawidłowo sklasyfikowanych przypadków do wszystkich przypadków sklasyfikowanych jako pozytne.
Przykładem może być sytuacja, w której mamy model, który ma za zadanie rozpoznać choroby. W tym przypadku precyzja modelu jest liczbą prawidłowo rozpoznanych chorób (27) podzieloną przez liczbę wszystkich przypadków sklasyfikowanych przez model jako chorobowe (31), co daje wynik około 87%.
Precyzja jest ważnym wskaźnikiem jakości modelu uczenia maszynowego, ale powinna być rozważana wraz z innymi wskaźnikami, takimi jak czułość i dokładność.