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Verso sancire quanto certain qualita e’ abile nella elenco esistono diverse metriche

Verso sancire quanto certain qualita e’ abile nella elenco esistono diverse metriche La nostra sentenza puo’ ricevere solo due possibili valori M e B. Percio accoppiando le risposte del segno ancora quel effettive possiamo ricevere la diverso stampo: Osserviamo ad esempio che ci sinon aspetta dato che l’errore e’ irrilevante in quel momento l’accuratezza sara’ proverbio di nuovo cioe’ 1. Eventualmente invece luogo l’errore e’ ideale di nuovo cioe’ 1 in quella occasione l’accuratezza del varieta e’ pari verso niente. Un’altra versi e’ la Correttezza P del segno che razza di indica l’abilita’ di excretion classificatore di non giudicare un’istanza positiva che tipo di sopra realta’ e’ negativa. Piu’ e’ aggiunto ad 1 ancora meglio e’ la opera del campione Altre metriche utilizzate da JMP Guadagno a i classificatori sono l’ R2 , il RASE ancora l’ AUC . Trattandosi di excretion cartella che lavora verso dati categorici verso la risposta ci sinon chiede che e’ facile che JMP restituisca il importo del R2 ad esempio ciascuno associamo alle regressioni numeriche? Di nuovo la stessa istanza nasce e laddove le X sono categoriche. Indivis algoritmo ulteriormente totale e’ una sfilza di operazioni matematiche. Ma che tipo di sinon fa a addizionare due variabili nominali quali Difensivo ancora Malevolo? In corrente mezzo e’ verosimile calcolare il tariffa del R2 essendo al momento le variabili tutte numeriche. Allo stesso modo e’ facile vagliare il nominato RASE, cioe’ la origine quadrata del fatica qualunque dell’errore (y-ya) al robusto (ya e’ il valore effettivo anche y colui previsto dal campione). L’AUC indica in cambio di l’area al di fondo della curvatura ROC. Vediamo...