precision-recall

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    精度、リコール、Fスコアを計算する - python

    Accuracy, precision, recall and f-scoreは、機械学習システムのシステム品質の指標です。これは真偽値/偽陽性/ネガティブの混同行列に依存します。バイナリ分類タスクを考えると は、私は正確さ、精度、再現率とF-スコアを返す関数取得するには、以下を試してみました： gold = [1] + [0] * 9 predicted = [1] * 10 def ev
    python list machine-learning try-except precision-recall 2015-11-13

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    統計モデルの評価R

    私は非常に大きなデータセット（ds）を持っています。列の1つがPopularityで、タイプがfactor（ '高'/'低'）です。 トレーニングセット（ds_tr）とテストセット（ds_te）を作成するために、データを70％と30％に分割しました。私はロジスティック回帰を使用して、以下のモデルを作成した ： mdl <- glm(formula = popularity ~ . -url , f
    r logistic-regression threshold precision-recall 2016-01-03

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    マルチクラスマルチラベル分類の精度/リコール

    マルチラベルマルチラベル分類、つまり2つ以上のラベルがある場合の分類、および各インスタンスが複数のラベルを持つことができる場合の精度とリコールの測定方法を計算する方法は不思議です。
    machine-learning classification precision-recall 2012-01-25

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    F1測定範囲が悪く、まともで、優れており、優れていますか？

    私はF1-measureが精度とリコールの高調波の平均であることを理解しています。しかし、どのような値が、F1指標がどれだけ良い/悪いかを定義していますか？私は私の質問に答える参照（Googleまたは学術）を見つけることができないようです。
    performance machine-learning precision measurement precision-recall 2016-04-19

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    PRROCパッケージによる精度リコール曲線計算R

    質問はthisと関連しています。私は、Precision-Recall Curve（PRC）とPRCの下のエリアを計算することに興味があります。私は素敵なRパッケージPRROCを見つけました。ファンクションpr.curveのpackageの説明（5ページ）に従って、2つのパラメータを指定する必要があります。 1）陽性クラスに属するデータポイントの分類スコア 2）陰性クラスに属するデータポイントの分
    r auc precision-recall 2016-09-15

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    不均衡なデータセットを使用したバイナリ分類

    私はバイナリ分類を行いたい5000行のフィーチャデータセットを持っています。 Iその2クラスベクトルを有する： Y1 - クラスはかなりバランスがとれている（0から52パーセント/ 1- 48％） Y2 - クラスが非常に不均衡である（0から90パーセント/ 1 - 10％） データセットをトレーニングセット（4000サンプル）とテストセット（1,000サンプル）に分割しました。 その後、私は、デ
    machine-learning classification confusion-matrix precision-recall 2016-11-10

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    レートTP、TN、FP、FNを求め、セグメント化されたアルゴリズムの品質を測定するにはどうすればよいですか？

    現在、私は、地下鉄駅の目的地を横切る乗客の数を数えるシステムを実装しています。セグメンテーションアルゴリズムの品質を測定するために、私は地下鉄の天井にビデオカメラを設置し、13秒のビデオを記録しました。 13秒間のビデオには412フレームが含まれています。以下は は私の質問です： TPR（真陽性率）は、手動で フレームを分析する必要がある得るためには、すなわち412のフレームの一つ一つをチェックし
    python opencv computer-vision video-processing precision-recall 2016-09-26

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    良好なROCカーブですが、精度が低いリコールカーブ

    私はかなり理解していない機械学習の結果があります。私は、約14のフィーチャーの2百万のデータを持つ、python sciki-learnを使用しています。 'ab'の分類は精密リコールカーブではかなり悪く見えますが、AbのROCは他のほとんどのグループの分類と同じくらいよく見えます。それを何が説明できますか？
    machine-learning scikit-learn performance-testing roc precision-recall 2015-10-23

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    Tensorflow CNNクラシファイアで精度とリコールの値を取得

    私のクラシファイアのクラスのリコールと精度値を取得する簡単なソリューションがあるのだろうか？ いくつかの文脈を記述するために、Denny Britzコード：https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tfの助けを借りてTensorflowを使用して20クラスのCNN分類器を実装しました。 彼は世界的な精度を計算するための簡単な機能を実
    python neural-network tensorflow classification precision-recall 2016-08-16

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    精度、リコール、ソルでのROC

    最後に、検索エンジンを作っています。私はsolrを使用して、後でコーパスとして使用されるオントロジからのデータにアクセスして検索します。私はこれらのこと（情報検索、オントロジー、python、solr）に全く新しいものです。 クエリ結果を評価するための情報検索のステップがあります。私はこれを評価するためにPrecision、Recall、ROCのスコアを使うつもりです。精度、リコール、およびROC
    solr ontology precision-recall 2016-05-18
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