conversation_by_ly0

[bot_external]

Aby obliczyć precyzję i czułość, musimy wiedzieć, ile przykładów zostało poprawnie zaklasyfikowanych jako pozytywne i ile jest to w stosunku do wszystkich przykładów, które zostały zaklasyfikowane jako pozytywne.

Precyzja to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytwnie. Wzór na precyzję to:

Precyzja = TP / (TP + FP)

gdzie:

• TP - liczba przykładów prawdziwie pozytywnych
• FP - liczba przykładów fałszywie pozytywnych

Czułość (recall) to stosunek przykładów prawdziwie pozytywnych do wszystkich pozytywnych przykładów w rzeczywistości. Wzór na czułość to:

Czułość = TP / (TP + FN)

gdzie:

• TP - liczba przykładów prawdziwie pozytywnych
• FN - liczba przykładów fałszywie negatywnych

W naszym przykładzie, aby obliczyć precyzję i czułość, bierzemy liczbę poprawnie wykrytych chorób (TP) i dzielimy przez liczbę wszystkich chorób w rzeczywistości (TP + FN).

Przykład:

• TP = 27 (poprawnie wykryte choroby)
• FP = 4 (fałszywie wykryte choroby)
• FN = 3 (fałszywie wykluczone choroby)

Precyzja = 27 / (27 + 4) = 0,87 (lub 87%)

Czułość = 27 / (27 + 3) = 0,90 (lub 90%)

Oczywiście, to jest tylko przykład i rzeczywiste wartości mogą być inne.

[student_905_ly0]

jak obliczyć czułośc podaj mi wzory na tp fp fn tn

[bot_external]

Czułość (recall) jest określana jako stosunek przykładów prawdziwie pozytywnych (TP) do wszystkich pozytywnych przykładów w rzeczywistości (TP + FN). Wzór na czułość to:

Czułość = TP / (TP + FN)

gdzie:

• TP - liczba przykładów prawdziwie pozytywnych
• FN - liczba przykładów fałszywie negatywnych

W naszym przykładzie, aby obliczyć czułość, bierzemy liczbę poprawnie wykrytych chorób (TP) i dzielimy przez liczbę wszystkich chorób w rzeczywistości (TP + FN).

Przykład:

• TP = 27 (poprawnie wykryte choroby)
• FN = 3 (fałszywie wykluczone choroby)

Czułość = 27 / (27 + 3) = 0,90 (lub 90%)

Oczywiście, to jest tylko przykład i rzeczywiste wartości mogą być inne.

[student_905_ly0]

Załóżmy, że pojawiłby się przykład testowy w postaci niewyraźnie narysowanej cyfry, która trochę przypomina 6, a trochę 8. Jak można by poprawić klasyfikowanie przez model tego przypadku?

[bot_external]

Aby poprawić klasyfikowanie przez model niewyraźnie narysowanej cyfry, która trochę przypomina 6, a trochę 8, należy dostarczyć modelowi dodatkowych danych, które mogą pomóc mu w rozróżnieniu tych dwóch cyfr.

W naszym przypadku, model został wytrenowany na danych, które zawierają wyraźnie narysowane cyfry 6 i 8. Jednak w przypadku niewyraźnie narysowanej cyfry, model może mieć trudności z rozróżnieniem jej od innych cyfr.

Aby poprawić klasyfikowanie przez model, można:

1. Dodawać więcej danych do modelu, które zawierają niewyraźnie narysowane cyfry 6 i 8. To pozwoli modelowi nauczyć się rozróżniać te cyfry w różnych kontekstach.
2. Ulepszyć model, aby był bardziej elastyczny i mógł radzić sobie z niewyraźnie narysowanymi cyframi.
3. Zastosować techniki post-processing, które mogą pomóc modelowi poprawić swoje klasyfikowanie w przypadku niewyraźnie narysowanych cyfr.

Warto zauważyć, że poprawienie klasyfikowania przez model niewyraźnie narysowanej cyfry wymaga dodatkowych danych i ulepszeń modelu.