Vídeo: Què és la precisió i la memòria en la mineria de dades?
2024 Autora: Miles Stephen | [email protected]. Última modificació: 2023-12-15 23:34
Mentre precisió fa referència al percentatge dels vostres resultats que són rellevants, recordar fa referència al percentatge de resultats rellevants totals classificats correctament pel vostre algorisme. Per a altres problemes, cal una compensació i s'ha de prendre una decisió sobre si s'ha de maximitzar precisió , o recordar.
A més, què és la precisió i el record amb exemple?
Exemple de Precisió - Recorda mètrica per avaluar la qualitat de sortida del classificador. Precisió - Recorda és una mesura útil de l'èxit de la predicció quan les classes estan molt desequilibrades. En la recuperació d'informació, precisió és una mesura de la rellevància del resultat, mentre que recordar és una mesura de quants resultats realment rellevants es retornen.
A més amunt, com es calcula la precisió i la memòria en la mineria de dades? Per exemple, una precisió perfecta i una puntuació de record donaria com a resultat una puntuació F-Measure perfecta:
- F-Measure = (2 * Precisió * Recordatori) / (Precisió + Recordatori)
- F-Measure = (2 * 1,0 * 1,0) / (1,0 + 1,0)
- F-Measure = (2 * 1,0) / 2,0.
- F-Measure = 1,0.
També cal saber què és la precisió en la mineria de dades?
En reconeixement de patrons, recuperació d'informació i classificació (aprenentatge automàtic), precisió (també anomenat valor predictiu positiu) és la fracció d'instàncies rellevants entre les instàncies recuperades, mentre que la memòria (també coneguda com a sensibilitat) és la fracció de la quantitat total d'instàncies rellevants que es van trobar.
Per què fem servir la precisió i la memòria?
La precisió és es defineix com el nombre de veritables positius dividit pel nombre de veritables positius més el nombre de falsos positius. Mentre recordar expressa la capacitat de trobar totes les instàncies rellevants en un conjunt de dades, precisió expressa la proporció de punts de dades que el nostre model diu que eren rellevants en realitat eren rellevants.
Recomanat:
Quina diferència hi ha entre la mineria a banda i la mineria subterrània?
La diferència entre la mineria subterrània i la mineria superficial El procés d'eliminació de minerals essencials o substàncies geològiques del sòl o la sorra s'anomena mineria. Les mines de superfície, o mines de banda, són grans pous on s'eliminen la brutícia i la roca per exposar els minerals
Quin és el nombre màgic en termes de memòria a curt termini i què vol dir això?
Capacitat de la memòria a curt termini Quin és el nombre màgic en termes de memòria a curt termini (STM)? Vol dir que el nombre real d'articles que un adult pot contenir a STM és de 5 a 9, per a la majoria de la gent i per a la majoria de les tasques, les coses es tornen imprevisibles després d'uns 7 elements no relacionats, llavors els elements tendeixen a perdre's o abandonar-se
Per què és important l'exactitud i la precisió a la ciència?
La precisió representa com s'aproxima una mesura al seu valor real. Això és important perquè un equip dolent, un tractament deficient de les dades o un error humà poden donar lloc a resultats inexactes que no s'acosten molt a la veritat. La precisió és la proximitat entre una sèrie de mesures d'una mateixa cosa
Quin mètode de classificació de dades posa el mateix nombre de registres o unitats d'anàlisi a cada classe de dades?
Quantil. cada classe conté el mateix nombre de característiques. Una classificació quantil és molt adequada per a dades distribuïdes linealment. Quantile assigna el mateix nombre de valors de dades a cada classe
Quina característica de les dades és una mesura de la quantitat que les dades valoren molt?
Variació: mesura de la quantitat que varien els valors de les dades. ? Distribució: la naturalesa o la forma de la difusió de les dades sobre l'interval de valors (com ara en forma de campana). ? Valors atípics: valors de mostra que es troben molt allunyats de la gran majoria dels altres valors de mostra