Science des données accuracy

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Avantages de l'ASC par rapport à la précision standard

Je commençais à regarder dans l'aire sous la courbe (AUC) et je suis un peu confus quant à son utilité. Lorsqu’on m’expliqua pour la première fois, les AUC semblaient être un excellent moyen de mesurer les performances, mais dans le cadre de mes recherches, certains ont affirmé que son avantage …

64 machine-learning accuracy

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Est-il toujours préférable d'utiliser l'ensemble de données pour former le modèle final?

Une technique courante après la formation, la validation et le test du modèle préféré de Machine Learning consiste à utiliser l'ensemble de données complet, y compris le sous-ensemble de test, pour former un modèle final pour le déployer , par exemple un produit. Ma question est: est-ce toujours le mieux …

24 machine-learning dataset training accuracy

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Comment gérez-vous les attentes au travail?

Avec tout le brouhaha autour de la science des données, de l'apprentissage automatique et de toutes les histoires de réussite, il y a beaucoup d'attentes à la fois justifiées et exagérées des Data Scientists et de leurs modèles prédictifs. Ma question aux statisticiens, experts en apprentissage automatique et scientifiques des …

22 performance accuracy

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Qu'est-ce qu'un score LB en apprentissage automatique?

Je parcourais un article sur les blogs kaggle. À plusieurs reprises, l'auteur mentionne le `` score LB '' et `` l'ajustement LB '') comme mesure de l'efficacité de l'apprentissage automatique (avec le score de validation croisée (CV)). Avec une recherche sur le sens de «LB» que j'ai passé pas mal …

16 machine-learning accuracy

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Comment augmenter la précision des classificateurs?

J'utilise l'exemple OpenCV letter_recog.cpp pour expérimenter sur des arbres aléatoires et d'autres classificateurs. Cet exemple a des implémentations de six classificateurs - arbres aléatoires, boosting, MLP, kNN, Bayes naïfs et SVM. Un ensemble de données de reconnaissance de lettres UCI avec 20000 instances et 16 fonctionnalités est utilisé, que j'ai …

16 machine-learning classification svm accuracy random-forest

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Relation entre KS, AUROC et Gini

Les statistiques de validation de modèle communes comme le test de Kolmogorov – Smirnov (KS), l' AUROC et le coefficient de Gini sont tous fonctionnellement liés. Cependant, ma question concerne la preuve de la manière dont ces éléments sont tous liés. Je suis curieux de savoir si quelqu'un peut m'aider …

11 data-mining statistics predictive-modeling accuracy

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Précision du train vs précision du test vs matrice de confusion

Après avoir développé mon modèle prédictif à l'aide de Random Forest, j'obtiens les mesures suivantes: Train Accuracy :: 0.9764634601043997 Test Accuracy :: 0.7933284397683713 Confusion matrix [[28292 1474] [ 6128 889]] Voici les résultats de ce code: training_features, test_features, training_target, test_target, = train_test_split(df.drop(['bad_loans'], axis=1), df['target'], test_size = .3, random_state=12) clf = …

11 python predictive-modeling accuracy confusion-matrix classifier

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Meilleures langues pour le calcul scientifique [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Il semble que la plupart des …

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Comment obtenir une matrice de confusion agrégée à partir de n classifications différentes

Je veux tester l'exactitude d'une méthodologie. Je l'ai couru environ 400 fois et j'ai obtenu un classement différent pour chaque course. J'ai aussi la vérité sur le terrain, c'est-à-dire la véritable classification à tester. Pour chaque classification, j'ai calculé une matrice de confusion. Maintenant, je veux agréger ces résultats afin …

8 classification confusion-matrix accuracy

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