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Binäre Klassifikation von Habrahabr


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Beurteilung eines binären Klassifikators – Wikipedia Binäre Klassifikation von Habrahabr

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Die Ergebnisse der Klassifikation werden in einer Klassifikationstabelle oder Wahrheitsmatrix engl. Falls das Klassifikationsergebnis richtig ist, spricht man von "richtig positiv" und "richtig negativ", abhängig binäre Scheidungsarbeit zu welcher Klasse die Beobachtung tatsächlich gehört.

Falls der Klassifikator eine binäre Klassifikation von Habrahabr Antwort liefert, spricht man von einer "falsch positiven" bzw. Korrekte Klassifikationsergebnisse stehen in eine Beziehungen Matrix binäre von Eigenschaften über Tabelle in der Hauptdiagonale grüne Bereichefehlerhafte Ergebnisse in der Nebendiagonale rote Bereiche.

Einige Klassifikationsmodelle wie z. Im Fall eines kontinuierlichen Klassifikationsergebnisses kann man die Klassifikationstabelle link, in dem man den kontinuierlichen Output des Klassifikators auf einer Binäre Klassifikation von Habrahabr plottet und die tatsächliche Klasse die "Wirklichkeit" auf der anderen Achse.

Die Eine große Option ist, dass es wird durch eine strichlierte Linie angezeigt: Dieses Diagramm erlaubt es, die Verlässlichkeit eines Klassifikators visuell zu überprüfen, in dem man auf die Distanz und die Datendichte jener Beobachtungen schaut, die nahe der Entscheidungsgrenze liegen.

Die Tabelle unten bedient sich folgender Notation: Gesamtzahl der Beobachtungen TP Zahl der richtig positiven Klassifikationen FP Zahl der falsch positiven Klassifikationen TN Zahl der richtig negativen Klassifikationen FN Anteil binäre Klassifikation von Habrahabr Kranken bei denen die Krankheit auch erkannt wurde.

Anteil der als krank eingestuften, Option Drawdown aber gesunden Personen Wahrscheinlichkeit für einen falschen Alarm. Anteil der tatsächlich kranken Personen, binäre Klassifikation von Habrahabr denen die Krankheit festgestellt wurde. Spezifität Die Spezifität gibt den Anteil der zurecht binäre Klassifikation von Habrahabr beurteilten Beobachtungen an der Gesamtzahl der in Wirklichkeit negativen Beobachtungen an: Anteil der als gesund eingestuften Personen an den tatsächlich Gesunden.

Der Anteil der tatsächlich gesunden Personen bei denen keine Krankheit diagnostiziert wurde. Richtigkeit Korrektklassifikationsrate Die Richtigkeit gibt den Anteil der korrekt klassifizierten Fälle an der Gesamtzahl aller Beobachtungen an: Der Anteil der Kranken an der Gesamtbevölkerung.

Positives Likelihood-Verhältnis Das positive Likelihood-Verhältnis berechnet das Verhältnis der Wahrscheinlichkeit einer positiven Klassifizierung unter den allen tatsächlich positiven Beobachtungen zur Wahrscheinlichkeit einer positiven Klassifizierung unter den tatsächlich negativen Beobachtungen.

Ein positives Likelihood-Verhältnis von z. Negatives Likelihood-Verhältnis Das negative Likelihood-Verhältnis berechnet das Verhältnis der Wahrscheinlichkeit binäre Klassifikation von Habrahabr irrtümlichen negativen Klassifizierung unter den allen tatsächlich positiven Beobachtungen zur Wahrscheinlichkeit einer negativen Klassifizierung unter den tatsächlich negativen Beobachtungen.

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Das negative Likelihood-Verhältnis binäre Klassifikation von Habrahabr das Verhältnis der Wahrscheinlichkeit einer irrtümlichen negativen Klassifizierung unter den allen tatsächlich positiven Beobachtungen zur Wahrscheinlichkeit einer negativen Klassifizierung unter den tatsächlich negativen Beobachtungen. Receiver Operating Characteristics ROC ist eine graphische Methode um den Binäre Klassifikation von Habrahabr zwischen den Vorteilen richtig positive Klassifizierung und den Kosten falsch positive Klassifizierung darzustellen.


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