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- Wie bestimmen Sie den Schwellenwert für die Klassifizierung von Multiclas??
- Was ist eine gute Genauigkeit für die Klassifizierung von Multiclas?
- Was ist eine gute Metrik für die Klassifizierung von Multiclas?
- Was ist der Schwellenwert in der Klassifizierung?
Wie bestimmen Sie den Schwellenwert für die Klassifizierung von Multiclas??
Im Gegensatz zum Prozess für Binärklassifizierungsprobleme müssen Sie keine Score -Schwelle auswählen, um Vorhersagen zu treffen. Die vorhergesagte Antwort ist die Klasse (i.e., Etikett) mit der höchsten vorhergesagten Punktzahl.
Was ist eine gute Genauigkeit für die Klassifizierung von Multiclas?
Die vorherrschenden Metriken zur Bewertung eines Klassifizierungsmodells für Multiclas sind: Genauigkeit: Der Anteil der korrekten Vorhersagen. Es wird im Allgemeinen in einen Prozentsatz umgewandelt, in dem 100% ein perfekter Klassifizierer sind. Für einen ausgewogenen Datensatz ist eine Genauigkeit von 100%k, wobei k die Anzahl der Klassen ist, ein zufälliger Klassifizierer.
Was ist eine gute Metrik für die Klassifizierung von Multiclas?
Am häufigsten verwendete Metriken für Mehrklassen sind F1-Score, durchschnittliche Genauigkeit, Protokollverlust.
Was ist der Schwellenwert in der Klassifizierung?
Was ist die Klassifizierungsschwelle? Die Klassifizierungsschwelle in ML, auch als Entscheidungsschwelle bezeichnet, ermöglicht es uns, die Sigmoidausgabe einer binären Klassifizierung einer binären Kategorie abzubilden. Nehmen wir ein Beispiel für eine logistische Regression, die auf die Spam-Erkennung angewendet wird, wobei die beiden Klassen Spam und Nicht-Spam sind.
