conversation_by_wqn

[student_wqn]

A nie, przepraszam - ja się pomyliłem. To model stusiedemnastoklasowy!

[bot_external]

Rozmiar macierzy pomyłek dla stusiedemnastoklasowego modelu to 289 (17 * 17).

[student_wqn]

Dla siedemnastoklasowego tak. Ale to jest stusiedemnastoklasowy. Czyli 117 * 117

[bot_external]

Rozmiar macierzy pomyłek dla stusiedemnastoklasowego modelu to 117 * 117.

[student_wqn]

Czy dokładność 80%, precyzja 88%, czułość 70% i f-score 70,89% jest bardzo dużą różnicą między metrykami?

[bot_external]

Nie, ta różnica nie jest zbyt duża. F-score 70,89% jest bardzo blisko wartości czułości 70%. To sugeruje, że model ma tendencję do błędnej klasyfikacji osób zdrowych jako chorych, ale jednocześnie ma wysoką precyzję w rozpoznaniu osób chorych.

[student_wqn]

W tym kontekście są to koty i niekoty, ale ok.

[bot_external]

Oczywiście, chciałbym odpowiedzieć na Twoje pytanie. W tym kontekście, metryki takie jak dokładność, precyzja, czułość i F-score są używane do oceny jakości modelu klasyfikacyjnego. Dokładność (accuracy) to stosunek wszystkich poprawnych klasyfikacji do wielkości zbioru testowego, precyzja (precision) to stosunek liczby przypadków prawdziwie pozytywnych do liczby wszystkich przypadków ocenjonych jako pozytywne, czułość (recall) to stosunek liczby przypadków prawdziwie pozytywnych do liczby wszystkich przypadków pozytywnych, a F-score to metryka będąca kompromisem pomiędzy precyzją a czułością.

W Twoim przypadku, różnica między metrykami jest stosunkowo niewielka. Dokładność wynosi 83%, precyzja 80%, czułość 80% i F-score 80%. Jednakże, F-score 70,89% i czułość 70% są bardzo blisko siebie, co sugeruje, że model ma tendencję do błędnej klasyfikacji osób zdrowych jako chorych, ale jednocześnie ma wysoką precyzję w rozpoznaniu osób chorych.

[student_wqn]

Opisz mi w krótki sposób dokładność, precyzję i czułość.

[bot_external]

Dokładność (accuracy), precyzja (precision) i czułość (recall) to trzy metryki używane do oceny jakości modelu klasyfikacyjnego.

• Dokładność (accuracy) to stosunek wszystkich poprawnych klasyfikacji do wielkości zbioru testowego.
• Precyzja (precision) to stosunek liczby przypadków prawdziwie pozytywnych do liczby wszystkich przypadków ocenjonych jako pozytywne.
• Czułość (recall) to stosunek liczby przypadków prawdziwie pozytywnych do liczby wszystkich przypadków pozytywnych.

W tym kontekście, dokładność, precyzja i czułość są używane do oceny jakości modelu klasyfikacyjnego, takiego jak rozpoznawanie kotów i niekotów.