Questions marquées «scoring-rules»

Les règles de notation permettent d'évaluer la précision des probabilités prédites, ou plus généralement des densités prédictives. Des exemples de règles de notation incluent la probabilité logarithmique, Brier, sphérique, classée et le score Dawid-Sebastiani et l'écart prédictif.

7
Pourquoi la précision n'est-elle pas la meilleure mesure pour évaluer les modèles de classification?
C'est une question générale qui a été posée indirectement à plusieurs reprises ici, mais il manque une seule réponse faisant autorité. Il serait bon d'avoir une réponse détaillée à cette question pour la référence. L’exactitude , la proportion de classifications correctes parmi toutes les classifications, est une mesure très simple …









2
Comment choisir la largeur optimale du bac tout en calibrant les modèles de probabilité?
Contexte: Il y a ici d'excellentes questions / réponses sur la façon d'étalonner les modèles qui prédisent les probabilités qu'un résultat se produise. Par exemple Le score de Brier et sa décomposition en résolution, incertitude et fiabilité . Tracés d'étalonnage et régression isotonique . Ces méthodes nécessitent souvent l'utilisation d'une …

1
Nom de l'erreur moyenne absolue analogue au score de Brier?
La question d'hier Déterminer l'exactitude du modèle qui estime la probabilité d'un événement m'a rendu curieux au sujet de la notation des probabilités. Le score de Brier est une mesure d'erreur quadratique moyenne. Est-ce que l'analogue signifie une mesure absolue des performances d'erreur absolue avoir un nom aussi?1N∑i=1N(predictioni−referencei)21N∑i=1N(predictioni−referencei)2\frac{1}{N}\sum\limits _{i=1}^{N}(prediction_i - …




1
Quel modèle d'apprentissage en profondeur peut classer des catégories qui ne s'excluent pas mutuellement
Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec softmaxfonction à la dernière …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.