Resultados da pesquisa a pedido "precision-recall"
Calcular precisão e recuperar
Estou realmente confuso sobre como calcular Precision e Recall no algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado usando o classificador NB Diga por exemplo 1)Eu tenho duas classes A, B 2)Eu tenho 10000 documentos dos quais 2000 vai para o ...
Como interpretar precisão quase perfeita e AUC-ROC, mas zero f1-score, precisão e recall
Estou treinando o classificador logístico de ML para classificar duas classes usando o python scikit-learn. Eles estão com dados extremamente desequilibrados (cerca de 14300: 1). Estou obtendo quase 100% de precisão e ROC-AUC, mas 0% em precisão, ...
Como calcular precisão, recordação e pontuação F com libSVM em python
Eu quero calcular o
Cálculo de precisão, rechamada e pontuação F em uma passagem - python
Exatidão, precisão, recall e f-score [https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall]são medidas de qualidade de um sistema em sistemas de aprendizado de máquina. Depende de uma matriz de confusão de Verdadeiros / Falsos Positivos / ...
Como calcular precisão e recall em Keras
Estou construindo um classificador de várias classes com o Keras 2.02 (com back-end do Tensorflow) ， e não sei como calcular a precisão e o recall no Keras. Por favor me ajude.
Cálculo da curva Precision-Recall pelo pacote PRROC em R
Minha pergunta é relevante paraesta [https://stackoverflow.com/questions/25020788/in-r-calculate-area-under-precision-recall-curve-aupr] Pergunta, questão. Estou interessado em calcular a curva de precisão de recuperação (PRC) e a área sob a PRC. ...
Boa curva ROC, mas baixa curva de precisão de recuperação
Tenho alguns resultados de aprendizado de máquina que não entendo direito. Estou usando o python sciki-learn, com mais de 2 milhões de dados de cerca de 14 recursos. A classificação de 'ab' parece muito ruim na curva de precisão de recuperação, ...
Métrica de recall personalizado Keras com base nos valores previstos
Gostaria de implementar uma métrica personalizada em keras que calcula o recall assumindo que os k% mais prováveisy_pred_probssão verdadeiras. Nonumpy Eu faria o seguinte. Classifique os y_preds_probs. Então pegue o valor nokth index. Notak=0.5 ...