প্রশ্ন ট্যাগ «calibration»

ধরুন আমার কাছে একটি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল রয়েছে যা প্রতিটি উদাহরণের জন্য, প্রতিটি শ্রেণীর জন্য সম্ভাব্যতা তৈরি করে। এখন আমি স্বীকার করেছি যে আমি যদি শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য (সম্ভাব্যতা, প্রত্যাহার ইত্যাদি) ব্যবহার করতে চাই তবে এই জাতীয় মডেলটি মূল্যায়নের অনেকগুলি উপায় রয়েছে। আমি আরও জানি যে একটি আরওসি বক্ররেখা এবং এর অধীনে …

23 data-visualization  classification  predictive-models  binary-data  calibration 

তত্ত্বাবধানে পড়াশোনার সম্ভাব্যতায় আত্মবিশ্বাসের স্তরটি ক্যালব্রেট করার জন্য (কোনও এসভিএম বা সিদ্ধান্তের গাছের ওভারস্প্যাম্পলড ডেটা ব্যবহার করে আত্মবিশ্বাসের মানচিত্রের জন্য বলুন) একটি পদ্ধতি হ'ল প্লাটের স্কেলিং (উদাহরণস্বরূপ, বুস্টিংয়ের কাছ থেকে ক্যালিব্রেটেড সম্ভাব্যতা অর্জন ) use মূলত একজন মানচিত্রে লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে থেকে [ 0 ; 1 ] । নির্ভরশীল …

17 logistic  cross-validation  calibration 

সাইকিটের ক্যালিব্রেটেড ক্লাসিফায়ারসিভি রয়েছে , যা আমাদের মডেলগুলিকে একটি নির্দিষ্ট এক্স, ওয়াই জুটিতে ক্যালিব্রেট করতে দেয়। এটি পরিষ্কারভাবে বলেছে যেdata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. যদি তাদের অবশ্যই বিভেদ হয়, তবে নিম্নলিখিতগুলির সাথে শ্রেণিবদ্ধকে প্রশিক্ষণ দেওয়া কি বৈধ? model = CalibratedClassifierCV(my_classifier) model.fit(X_train, y_train) আমি …

16 cross-validation  scikit-learn  validation  train  calibration 

আমি একাধিক অনুমানের পরে ক্রমাঙ্কন প্লট / পরিসংখ্যান পুল করার পরামর্শ চাই। ভবিষ্যতের কোনও ঘটনার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য পরিসংখ্যানগত মডেলগুলির বিকাশের ক্ষেত্রে (যেমন হাসপাতালের রেকর্ড থেকে ডেটা ব্যবহারের পরে হাসপাতালের স্রাবের বেঁচে থাকার বা ইভেন্টগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে), কেউ ধারণা করতে পারেন যে এখানে প্রচুর পরিমাণে অনুপস্থিত তথ্য রয়েছে। একাধিক অনুশাসন …

15 data-visualization  data-imputation  multiple-imputation  pooling  calibration 

পটভূমি: এখানে মডেলগুলি কীভাবে ক্যালিবিট করা যায় সে সম্পর্কে কিছু দুর্দান্ত প্রশ্ন / উত্তর রয়েছে যা কোনও ফলাফলের সম্ভাবনার পূর্বাভাস দেয়। উদাহরণ স্বরূপ বেরিয়ার স্কোর এবং এর ক্ষয়টি রেজোলিউশন, অনিশ্চয়তা এবং নির্ভরযোগ্যতার মধ্যে । ক্রমাঙ্কন প্লট এবং আইসোটোনিক রিগ্রেশন । এই পদ্ধতিগুলির প্রায়শই পূর্বাভাসযুক্ত সম্ভাবনার উপর একটি বিনিং পদ্ধতি ব্যবহার …

12 probability  predictive-models  binary-data  calibration  scoring-rules 

আমি পরীক্ষা চালিত উন্নয়ন করি এবং করি। আমি আমার কোড পরিবর্তন করার পরে আমি আমার পরীক্ষাগুলি চালাচ্ছি। কখনও তারা সফল হয় এবং কখনও কখনও তারা ব্যর্থ হয়। আমি পরীক্ষা চালানোর আগে আমার বিশ্বাসযোগ্যতার জন্য 0.01 থেকে 0.99 পর্যন্ত একটি সংখ্যা লিখে রাখি যে পরীক্ষাটি সফল হবে। আমি জানতে চাই যে …

10 forecasting  decision-theory  calibration  scoring-rules 

সাইকিটে সম্ভাব্যতা ক্রমাঙ্কন সম্পর্কিত নথিগুলি শিখুন তারা অন্যান্য পদ্ধতির সাথে লজিস্টিক রিগ্রেশনকে তুলনা করে এবং মন্তব্য করে যে এলোমেলো বনটি লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে কম ভাল ক্যালিব্রেটেড হয়। কেন লজিস্টিক রিগ্রেশন ভাল ক্যালিব্রেট করা হয়? কীভাবে একজন লজিস্টিক রিগ্রেশনটির ক্রমাঙ্কনকে নষ্ট করতে পারে (এমনটি যে কখনও চায় না - ঠিক মহড়া …

9 regression  logistic  calibration