คำถามติดแท็ก confusion-matrix

ฉันมีค่าTrue Positive (TP)และFalse Negative (FN)ดังต่อไปนี้: TP = 0.25 FN = 0.75 จากค่าเหล่านั้นเราสามารถคำนวณFalse Positive (FP)และTrue Negative (TN)?

24 roc  confusion-matrix  sensitivity-specificity 

ฉันใช้เมทริกซ์ความสับสนเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของตัวจําแนกของฉัน ฉันกำลังใช้ Scikit-Learn ฉันสับสนเล็กน้อย ฉันจะตีความผลลัพธ์ได้อย่างไร from sklearn.metrics import confusion_matrix >>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] >>> y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2] >>> confusion_matrix(y_true, y_pred) array([[2, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 2]]) ฉันจะตัดสินใจได้อย่างไรว่าค่าที่คาดการณ์นี้ดีหรือไม่

24 predictive-models  prediction  confusion-matrix 

ข้อความต่อไปนี้มาจากบทความวิจัยที่มีชื่อเสียงนัยสำคัญทางสถิติสำหรับการศึกษาจีโนมไวด์โดย Storey & Tibshirani (2003): ตัวอย่างเช่นอัตราบวกปลอม 5% หมายความว่าโดยเฉลี่ย 5% ของคุณสมบัติที่เป็นโมฆะจริงในการศึกษาจะเรียกว่ามีนัยสำคัญ FDR (อัตราการค้นพบที่ผิดพลาด) ที่ 5% หมายความว่าในทุกฟีเจอร์ที่เรียกว่าสำคัญ 5% ของฟีเจอร์เหล่านี้มีค่าเฉลี่ยโดยแท้จริง ใครสามารถอธิบายสิ่งที่หมายถึงการใช้ตัวอย่างที่เป็นตัวเลขหรือภาพง่าย? ฉันมีเวลายากที่จะเข้าใจความหมายของมัน ฉันพบโพสต์ต่าง ๆ ใน FDR หรือ FPR เพียงอย่างเดียว แต่ไม่พบที่ ๆ ทำการเปรียบเทียบเฉพาะ มันจะดีเป็นพิเศษหากมีผู้เชี่ยวชาญในพื้นที่นี้สามารถแสดงสถานการณ์ที่คนหนึ่งดีกว่าคนอื่นหรือทั้งสองอย่างนั้นดีหรือไม่ดี

20 hypothesis-testing  false-discovery-rate  type-i-and-ii-errors  confusion-matrix  false-positive-rate 

ผมเคยได้รับรูปแบบการถดถอยโลจิสติก (ผ่านtrain) สำหรับการตอบสนองไบนารีและฉันได้รับเมทริกซ์ความสับสนโลจิสติกผ่านทางในconfusionMatrix caretมันให้เมทริกซ์ความสับสนของโมเดลโลจิสติกถึงฉัน แต่ฉันไม่แน่ใจว่าจะใช้เกณฑ์ใดในการรับ ฉันจะรับเมทริกซ์ความสับสนสำหรับค่าเกณฑ์เฉพาะที่ใช้confusionMatrixในได้caretอย่างไร

13 r  classification  roc  caret  confusion-matrix 

ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของพีและแมทธิวเป็นแนวคิดเดียวกันหรือไม่? พวกมันเกี่ยวข้องกันอย่างไรหรือเทียบเท่ากับสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันสำหรับตัวแปรไบนารีสองตัว? ฉันคิดว่าค่าไบนารีเป็น 0 และ 1 ความสัมพันธ์ของเพียร์สันระหว่างตัวแปรสุ่มสองเบอร์นูลลี่และคือ:yxxxyyy ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1−−−−−−−−−−√ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1 \rho = \frac{\mathbb{E} [(x - \mathbb{E}[x])(y - \mathbb{E}[y])]} {\sqrt{\text{Var}[x] \, \text{Var}[y]}} = \frac{\mathbb{E} [xy] - \mathbb{E}[x] \, \mathbb{E}[y]}{\sqrt{\text{Var}[x] \, \text{Var}[y]}} = \frac{n_{1 1} n - n_{1\bullet} n_{\bullet 1}}{\sqrt{n_{0\bullet}n_{1\bullet} n_{\bullet 0}n_{\bullet 1}}} ที่ไหน E[x]=n1∙nVar[x]=n0∙n1∙n2E[y]=n∙1nVar[y]=n∙0n∙1n2E[xy]=n11nE[x]=n1∙nVar[x]=n0∙n1∙n2E[y]=n∙1nVar[y]=n∙0n∙1n2E[xy]=n11n \mathbb{E}[x] = \frac{n_{1\bullet}}{n} \quad \text{Var}[x] = \frac{n_{0\bullet}n_{1\bullet}}{n^2} \quad \mathbb{E}[y] …

13 correlation  contingency-tables  bernoulli-distribution  model-evaluation  confusion-matrix 

ฉันมีปัญหากับ 6 คลาส ดังนั้นฉันจึงสร้างตัวแยกประเภทมัลติคลาสดังนี้สำหรับแต่ละคลาสฉันมีลักษณนามลอจิสติกการถดถอยหนึ่งตัวโดยใช้ One vs. All ซึ่งหมายความว่าฉันมี 6 ลักษณนามที่แตกต่างกัน ฉันสามารถรายงานเมทริกซ์ความสับสนสำหรับตัวแยกประเภทแต่ละคนของฉัน แต่ฉันต้องการรายงานความสับสนของตัวแยกประเภททั้งหมดดังที่ฉันเห็นในตัวอย่างมากมายที่นี่ ฉันจะทำมันได้อย่างไร ฉันต้องเปลี่ยนกลยุทธ์การจัดหมวดหมู่ของฉันโดยใช้อัลกอริทึม One vs. One แทน One vs. All หรือไม่ เพราะในการฝึกอบรมความสับสนเหล่านี้รายงานกล่าวว่าผลบวกปลอมสำหรับแต่ละชั้นเรียน ตัวอย่างของเมทริกซ์ความสับสนหลายระดับ ฉันต้องการค้นหาจำนวนรายการที่ไม่ถูกจำแนก ในแถวแรกมี 137 ตัวอย่างของชั้นที่ 1 ที่ได้รับการจัดเป็นชั้นที่ 1 และ 13 ตัวอย่างของชั้นที่ 1 ที่ได้รับการจัดเป็นระดับ 2 วิธีรับหมายเลขนี้

12 machine-learning  logistic  classification  multi-class  confusion-matrix