precision-recall-curve
Data Science
Вопрос или проблема Я вижу повсюду, что когда набор данных несбалансирован, PR-AUC является лучшим показателем производительности, чем ROC. Из моего опыта, если положительный класс является наиболее важным и в наборе данных процент положительного класса
Data Science
Вопрос или проблема У меня есть набор данных с 837377 наблюдениями (51% для обучения, 25% для валидации и 24% для тестирования) и 19 признаков. Я вычислил показатель полноты, используя среднее по макро для обучения, валидации и тестирования, и получил
Data Science
Вопрос или проблема Я читал раздел 14 книги Юрафски «Вопросы и ответы, извлечение информации и RAG» о точности и полноте и посмотрел это видео, чтобы понять 2 метрики, интерполяцию и среднюю точность. Это видеоОценка 9: когда полнота/точность вводит в
Data Science
Вопрос или проблема Я написал метрику для tensorflow, которая представляет собой площадь под кривой точности-отзыва слева от порога отзыва=0.3. Реализация выглядит следующим образом (обратите внимание, что меня интересует только нулевое предсказание последнего
Data Science
Вопрос или проблема Я археолог, работающий над алгоритмом распознавания изображений для классификации изображений зерен крахмала по их исходным растительным видам. Моя модель сейчас имеет 10 классов (растительных видов). Каждый класс обучается на 600