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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
scikit-learn - 各ラベルの精度、再現率、および fscore の平均値
私は sklearn 分類子モデルを相互検証しており、精度、再現率、および f スコアの平均値をすばやく取得したいと考えています。これらの値を取得するにはどうすればよいですか?
クロス検証を自分でコーディングするのではなく、関数 cross_validation.cross_val_score を使用しています。この関数を使用して、適切なスコアリング関数を提供することにより、各ラベルの意図した平均値を取得することは可能ですか?
boolean - mahout ベースのブール推奨エンジンの評価 - 精度と再現率の解釈
ファッション e コマース サイトの mahout ベースのレコメンデーション エンジンを評価したいと考えています。一緒に購入したアイテムに関するショッピング カード情報を使用するため、ブーリアンです。適合率と再現率を使用してエンジンを評価したいと考えています。
1) これらのメトリクスを使用してレコメンデーション エンジンを評価するにはどうすればよいですか? アルゴリズムを変更するときにこれらの値を使用して、自分で確認することは可能ですか?
2) または、他のアルゴリズム (ブール値データも使用) と比較することは理にかなっていますか? はいの場合、利用可能な精度と再現率のベンチマークはありますか (たとえば、精度が x で再現率が y の場合、アルゴリズムは破棄または受け入れられるべきです)?
助けを見つけたいと思っています。よろしくお願いします。
matlab - matlabで棒グラフの3つの凡例を追加するには?
3 つの異なるメソッドの歳差運動とリコールを計算し、それらを 3 つの異なる色で表す棒グラフがあります。使用したコードは次のとおりです。
を表示する凡例を追加したいのですがmaroon color is for indiscernible relation、green is for discernible relationblue is for equivalence relation
machine-learning - Vowpal Wabbit - 精度リコール f 測定
分類問題で Vowpal Wabbit で作成されたモデルから、どのようにして精度、再現率、および f 測定値を取得しますか?
vw の出力でこれに一般的に使用される利用可能なスクリプトまたはプログラムはありますか?
playtennis.txt の次のデータを使用して最小限の例を作成するには:
以下を使用してモデルを作成します。
次に、トレーニング データ自体でトレーニング済みモデルの予測と生の予測を取得します。
ここから先は、トレーニング データplaytennis.txtと のトレーニング データに対する予測が与えられた場合に、精度、再現率、F 値を取得するために通常どのスクリプトまたはプログラムを使用しplaytennis.predictますか?
また、これがマルチラベル分類の問題 (各インスタンスが複数のターゲット ラベルを持つことができ、vw も処理できる) である場合、提案されたスクリプトまたはプログラムはこれらを処理できますか?
machine-learning - scikit Learnのclassification_reportの最後の行はどういう意味ですか
scikit-learn分類レポートの平均/合計平均を示す最後の行は何ですか? マクロ平均かミクロ平均か？たとえば、ドキュメントから取得した次の表では、