为了优化Caret中的PR (精确召回曲线下的面积)，可以将prSummary函数插入到trainControl函数中。有没有类似的方法来优化PRG (精度-召回-增益曲线下的面积)，就像Flach and Kull介绍的那样？在Caret内部还是外部？MLeval包返回PRG曲线和PRG <
浏览 22提问于2020-03-20得票数 0
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我最近发表了一篇论文，其中监督模型的结果如下。所有的指标都是宏观平均的。我已被要求就AUC与其他指标之间的差距发表评论，确切地说是F1。很快，这是一个相对平衡的问题。预先感谢您的意见和建议。
你如何证明结果是正确的
浏览 0提问于2023-02-25得票数 0
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我有一个不平衡数据的三类问题(90%，5%，5%)。现在我想使用LIBSVM训练一个分类器。问题是LIBSVM优化了它的参数gamma和成本，以获得最佳的准确性，这意味着100%的示例被归类为1类，这当然不是我想要的。
我已经尝试修改权重参数-w，但没有太多成功。所以我想要的是，修改grid.py的方式，它优化了精确度和召回率的成本和伽马，而不是
浏览 0提问于2012-07-10得票数 7
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我已经使用tensorflow决策森林创建了一个分类模型。我正在努力评估非默认指标(在本例中为PR-AUC)的性能与树的数量之间的变化。 下面是我尝试的一些代码。= tf.keras.metrics.AUC( curve='PR',)tfdf_clf.compile(metrics=[pr_auc])
tfdf_clf.fit(tr
浏览 46提问于2021-10-22得票数 2
我计划使用精确召回图(PR图)来比较模型.见附图(部分截图，对不起！)如下所示。很明显，我手头上有真阳性、真负数、假阳性和假负数，我需要一个--每个模型都有一个单一的汇总量。以下是我的问题：
PR曲线下的面积是第一个量，但我不知道在R中如何计算，我不想使用像ROCR这样的软件包，因为所有的代码都是我自己写的，我希望用可用的数量来写我自己的代码
浏览 4提问于2013-10-31得票数 2
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我想在这个数据集上实现一个(高斯)朴素贝叶斯分类器来识别欺诈交易。0.5271 71202然而，在数据集中注意到：那么，这是否意味着即使我已经做了ADASYN并对数据进行了过度采样，也应该使用AUPRC来测量精度呢？
我试着计算RO
浏览 0提问于2018-12-14得票数 2
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机器学习分类器的性能可以通过各种度量标准来衡量，比如精度、召回和分类精度等等。给定这样的代码：clf.fit(X_train, y_train)
fit函数试图优化的指标是什么？当精度比回忆更重要时，如何调整模型以提高精度？
浏览 3提问于2015-05-01得票数 9
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我有以下两个不同案例的F1和AUC评分
型号2:精度: 85.1召回: 98.73 F1: 91.41 AUC:71.69
正确预测阳性病例的主要动机是减少假阴性病例(FN)。
浏览 0提问于2017-05-25得票数 64
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我运行了一个简单的两类神经网络，最后得到了这个结果：我想我会对True Positive和False Negative的结果感到满意的。但是，False Positive是什么意思呢？False Positive的意思是它没有正确地对2002年元素进行分类，而忽略了它们？我如何翻转Positive
浏览 4提问于2017-02-25得票数 1
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我已经在一个不平衡的数据集(大约100万正值和~1200万负值)上用Python构建了一个XGBoost分类模型，其中的特性是用户与网页元素的二进制交互(例如，用户滚动到评论与否)，并且目标是二进制零售操作现在，我在论坛和文献中读到了很多关于评估/优化XGBoost模型和随后的决策规则的文章，我认为在实现最终目标之前，这是必需的。对决策规则部分(如精确召回曲线下的
浏览 0提问于2019-12-30得票数 2
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AP概括了查全率/召回曲线的形状，定义为一组由11个等间距的召回级别组成的平均精度( 0，0.1，.，1：AP = 1/11 ∑ r∈{0,0.1,...,1} pinterp(r) )每个召回级别r的精度都是通过对相应的召回超过r：pinterp(r) = max p(r
浏览 0提问于2017-11-26得票数 40
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评估评等系统所用的指标
、、、、
我有一个系统，给出工作质量的星级评分( 1-5，1是极差，5是特别好)。一位专家用他们对工作质量的评价给一套测试贴上标签。
5类(1、2、3、4、5)的数据不平衡，极差和特别好评级的样本很少。是否有一个指标可以考虑到，如果系统将质量极差的工作评为非常好或特别好，则应给予更多的惩罚，而不是将极差的评级评为差或差或平均？再一次，由于不平衡的类别分布，直截了当的
浏览 0提问于2021-01-25得票数 1
我正在为一个二元预测问题做一些有监督的实验。我使用10折交叉验证来根据平均平均精度(每个折叠的平均精度除以用于交叉验证的折叠数量-在我的例子中为10)来评估性能。我想绘制这10倍平均精度结果的PR曲线，但我不确定最好的方法。
交叉验证堆栈交换站点中的提出了同样的问题。一条评论建议通过绘制来自Scikit-Learn网站的交叉验证折叠的</
浏览 2提问于2015-04-16得票数 11
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我的测试数据如下所示：[['AwayWin' 0.41 0.28 0.31这是我的模型：model.add(Dense(16, input_shape=(3,)))190/190 [==============================] - 1s 3ms&#
浏览 0提问于2018-06-30得票数 8
我有一个数据集，其中的值如下：hourdevice platform，以及基于是否有点击的是或否。对于zip、设备平台id等数据，它们的数量也很多。那么，基于这些结果，我应该如何训练模型？另外，我应该实现什么算法-回归、分类或决策树？
浏览 1提问于2014-06-13得票数 1
我知道你应该把你的训练数据和测试数据分开，但是当你用你的模型进行预测时，你可以使用整个数据集吗？我假设分离您的训练和测试数据对于评估不同模型的准确性和预测强度是很有价值的，但是一旦您选择了一个模型，我想不出使用完整数据集进行预测有什么坏处。
浏览 4提问于2016-09-20得票数 2
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我如何在Java中创建一个具有“线性下降分布”的随机整数n，即1和k之间的“线性下降分布”，即1最有可能，2更不可能，3更不可能，……k最小，概率线性下降，如下所示：我知道在这个话题上已经有几十个线程，我为做一个新的主题而道歉，但我似乎无法从它们中创造出我需要的东西。*;，代码int n=r.nextInt(k)+1;
在1和k之间创建一个均匀分布的
浏览 9提问于2011-05-11得票数 43
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我是Stephen Wolfram的铁杆粉丝，但他绝对是一个毫不掩饰自己的人。在许多参考文献中，他称赞Mathematica是一种不同的符号编程范式。我不是Mathematica用户。我的问题是:这是什么符号编程？它与函数式语言(如Haskell)相比如何？
浏览 4提问于2010-12-14得票数 81
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