Statistieken voor onevenwichtige classificatie

1. Welke statistieken zou u gebruiken bij een classificatieprobleem??
2. Welke statistiek moet u gebruiken om uw classifier te evalueren als de gegevens onevenwichtig zijn Hoe worden deze afgeleid??
3. Hoe ga je om met onevenwichtige gegevens in classificatie??
4. Welke metriek kunt u gebruiken om een ​​classificatiemodel te evalueren??

Welke statistieken zou u gebruiken bij een classificatieprobleem??

De meest gebruikte prestatiestatistieken voor classificatieproblemen zijn als volgt:,

• Nauwkeurigheid.
• Verwarringsmatrix.
• Precisie, terugroepen en F1-score.
• ROC AUC.
• Log-verlies.

Welke statistiek moet u gebruiken om uw classificatie te evalueren als de gegevens onevenwichtig zijn Hoe worden deze afgeleid??

Precisiemetriek vertelt ons hoeveel voorspelde steekproeven relevant zijn i.e. onze fouten bij het classificeren van het monster als de juiste als het niet waar is. deze statistiek is een goede keuze voor het scenario voor onevenwichtige classificatie.

Hoe ga je om met onevenwichtige gegevens in classificatie??

7 technieken om onevenwichtige gegevens te verwerken

1. Gebruik de juiste evaluatiestatistieken. ...
2. Herbekijk de trainingsset. ...
3. Gebruik K-fold Cross-Validation op de juiste manier. ...
4. Combineren van verschillende opnieuw gesamplede datasets. ...
5. Resamplen met verschillende verhoudingen. ...
6. Cluster de overvloedige klasse. ...
7. Ontwerp je eigen modellen.

Welke metriek kunt u gebruiken om een ​​classificatiemodel te evalueren??

Area Under Curve (AUC) is een van de meest gebruikte meetwaarden voor evaluatie. Het wordt gebruikt voor binaire classificatieproblemen. AUC van een classifier is gelijk aan de kans dat de classifier een willekeurig gekozen positief voorbeeld hoger zal rangschikken dan een willekeurig gekozen negatief voorbeeld.