প্রশ্ন ট্যাগ «scoring-rules»

এটি একটি সাধারণ প্রশ্ন যা এখানে পরোক্ষভাবে একাধিকবার জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল, তবে এর একক অনুমোদিত উত্তর নেই। রেফারেন্সটির জন্য এটির বিশদ উত্তরটি পাওয়া ভাল হবে। যথার্থতা , সমস্ত শ্রেণিবদ্ধের মধ্যে সঠিক শ্রেণিবিন্যাসের অনুপাত খুব সহজ এবং খুব "স্বজ্ঞাত" পরিমাপ, তবুও এটি ভারসাম্যহীন ডেটার জন্য একটি দরিদ্র পরিমাপ হতে পারে । …

107 machine-learning  classification  accuracy  model-evaluation  scoring-rules 

আমি ইদানীং মেশিনে / পরিসংখ্যানগত শিক্ষায় "শ্রেণির ভারসাম্যহীন সমস্যা" সম্পর্কে অনেক চিন্তাভাবনা করেছি এবং এমন অনুভূতিতে আরও গভীরতর হয়ে যাচ্ছি যে আমি কী বুঝতে পারছি তা ঠিক বুঝতে পারছি না। প্রথমে আমার শর্তাদি সংজ্ঞায়িত করতে (বা চেষ্টা করার চেষ্টা করুন): বর্গ ভারসাম্যহীনতা সমস্যা মেশিন / পরিসংখ্যানগত লার্নিং পর্যবেক্ষণ যে কিছু …

30 classification  predictive-models  unbalanced-classes  scoring-rules 

আমি এমন একটি মডেলকে বৈধতা দিচ্ছি যা গণনার পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করে। এটি যদি বাইনারি শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যা হত তবে আমি আউট-অফ-ফোল্ড এওসি গণনা করতাম, এবং এটি যদি কোনও রিগ্রেশন সমস্যা হত তবে আমি আউট-অফ-ফোল্ড আরএমএসই বা এমএই গণনা করতাম। পইসন মডেলের জন্য, নমুনা ছাড়িয়ে থাকা পূর্বাভাসগুলির "যথার্থতা" মূল্যায়নের জন্য আমি …

29 cross-validation  poisson-distribution  count-data  deviance  scoring-rules 

Merkle & Steyvers (2013) লিখুন: আনুষ্ঠানিকভাবে একটি সঠিক স্কোরিং নিয়ম নির্ধারণ করতে, দিন একটি বের্নুলির বিচারের সম্ভাব্য পূর্বাভাস হতে সত্য সাফল্য সম্ভাব্যতা সঙ্গে । যথাযথ স্কোরিংয়ের নিয়মগুলি এমন মেট্রিক যাগুলির প্রত্যাশিত মানগুলি হলে ন্যূনতম করা হয় ।চচfঘঘdপিপিpচ= পিf=পিf = p আমি পেয়েছি যে এটি ভাল কারণ আমরা পূর্বাভাসীদের পূর্বাভাস উত্পন্ন …

27 classification  forecasting  scoring-rules 

আমি সম্প্রতি একটি কাগল প্রতিযোগিতা সম্পন্ন করেছি যাতে প্রতিযোগিতার প্রয়োজনীয়তা অনুসারে রক অউক স্কোর ব্যবহৃত হয়েছিল। এই প্রকল্পের আগে, আমি সাধারণত মডেল কর্মক্ষমতা পরিমাপ করতে মেট্রিক হিসাবে f1 স্কোর ব্যবহার করি। এগিয়ে যাওয়া, আমি ভাবছি যে এই দুটি মেট্রিকের মধ্যে আমার কীভাবে নির্বাচন করা উচিত? কোনটি কখন ব্যবহার করবেন এবং …

26 machine-learning  modeling  roc  scoring-rules 

সঠিক স্কোরিং নিয়মের বেশিরভাগ সংস্থানগুলিতে লগ-ক্ষতি, বেরিয়ার স্কোর বা গোলাকৃতির স্কোরিংয়ের মতো বিভিন্ন স্কোরিং নিয়মের উল্লেখ রয়েছে। তবে তারা প্রায়শই তাদের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে খুব বেশি দিকনির্দেশনা দেয় না। (প্রদর্শনী এ: উইকিপিডিয়া ।) লগারিদমিক স্কোরকে সর্বাধিক করে তোলে এমন মডেলটি বাছাই করা সর্বাধিক সম্ভাবনার মডেল বাছাইয়ের সাথে মিলে যায়, যা …

22 machine-learning  classification  model-selection  theory  scoring-rules 

প্রথমত, তিনি ফলাফলের সম্ভাবনা দেন। সুতরাং, উদাহরণস্বরূপ, মার্কিন নির্বাচনের জন্য তার পূর্বাভাস বর্তমানে 82% ক্লিনটন বনাম 18% ট্রাম্প। এখন, ট্রাম্প জিতলেও, আমি কীভাবে জানব যে তার জয়ের সময়টি কেবল 18% ছিল না? অন্য সমস্যাটি হ'ল সময়ের সাথে সাথে তার সম্ভাবনাগুলিও বদলে যায়। সুতরাং 31 জুলাই, এটি ট্রাম্প এবং ক্লিনটনের মধ্যে …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

একটি যথাযথ স্কোরিং নিয়ম এমন একটি নিয়ম যা 'সত্য' মডেল দ্বারা সর্বাধিক হয় এবং এটি 'হেজিং' বা গেমিংকে সিস্টেমকে অনুমতি দেয় না (ইচ্ছাকৃতভাবে স্কোরের উন্নতির জন্য মডেলটির আসল বিশ্বাস হিসাবে বিভিন্ন ফলাফলের প্রতিবেদন করা)। ব্রিয়ার স্কোর যথাযথ, যথার্থতা (অনুপাত সঠিকভাবে শ্রেণিবদ্ধ) অনুপযুক্ত এবং প্রায়শই নিরুৎসাহিত হয়। কখনও কখনও আমি দেখতে …

16 classification  references  roc  measurement-error  scoring-rules 

আমি সম্প্রতি সম্ভাব্য শ্রেণিবদ্ধদের জন্য সঠিক স্কোরিং নিয়ম সম্পর্কে শিখছি। এই ওয়েবসাইটটিতে বেশ কয়েকটি থ্রেড জোর দিয়েছিল যে নির্ভুলতা একটি অকার্যকর স্কোরিং নিয়ম এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন যেমন একটি সম্ভাব্য মডেল দ্বারা উত্পাদিত ভবিষ্যদ্বাণীগুলির গুণমান মূল্যায়নের জন্য ব্যবহার করা উচিত নয়। তবে, আমি যে বেশ কয়েকটি শিক্ষামূলক পত্র পড়েছি সেগুলি বাইনারি …

13 probability  accuracy  scoring-rules 

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 

গতকালের প্রশ্নটি মডেলের যথার্থতা নির্ধারণ করে যা ঘটনার সম্ভাব্যতাটি অনুমান করে আমাকে সম্ভাব্যতা স্কোরিং সম্পর্কে উত্সাহী করেছিল। Brier স্কোর একটি গড় স্কোয়ারড ত্রুটি পরিমাপ। সাদৃশ্যটির অর্থ কি পরম ত্রুটি কার্যকারিতা পরিমাপ একটি নাম আছে?11N∑i=1N(predictioni−referencei)21N∑i=1N(predictioni−referencei)2\frac{1}{N}\sum\limits _{i=1}^{N}(prediction_i - reference_i)^2 1এনΣi = 1এন| পিআরইডিi c t i o nআমি- আর ই চই র …

12 classification  error  validation  scoring-rules  brier-score 

আমি দুটি ইভেন্টের সাথে একটি ইভেন্টের মডেলিং করছি, ক এবং খ। আমি এমন একটি মডেল তৈরি করেছি যা সম্ভাবনাটি অনুমান করে যে একটি বা বি ঘটবে (অর্থাত মডেল গণনা করবে যে 40% চান্সের সাথে ঘটবে এবং খ 60% চান্সের সাথে ঘটবে)। মডেল থেকে প্রাপ্ত অনুমানের সাথে আমার পরীক্ষার ফলাফলের একটি …

12 predictive-models  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 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যা সমাধানের জন্য একটি সাধারণ পদ্ধতির মধ্যে প্রার্থী মডেলগুলির একটি শ্রেণি চিহ্নিত করা এবং তারপরে ক্রস বৈধকরণের মতো কিছু পদ্ধতি ব্যবহার করে মডেল নির্বাচন করা। সাধারণত কেউ সর্বোচ্চ নির্ভুলতার সাথে মডেল বা কিছু সম্পর্কিত ফাংশন নির্বাচন করে যা সমস্যা সম্পর্কিত নির্দিষ্ট তথ্য যেমন এনকোড করে ।FβFβ\text{F}_\beta শেষ লক্ষ্যটি ধরে …

9 machine-learning  model-selection  error  scoring-rules