Customer Intelligence, Data Mining, Matematyka, Statystyka matematyczna

„Sympatyczny” punkt przecięcia – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 16)

Do napisania 16 części cyklu „Ocena jakości klasyfikacji” zainspirował mnie Kolega i dawny współpracownik! Michał – dzięki za „hint” 🙂 Dziś wskażę pewien sympatyczny punkt przecięcia, którego znajomość jest przydatna, a już z pewnością można „zaszpanować” 🙂 Wpis stanowi zdecydowane wzbogacenie serii „Tips & Tricks na krzywych”. Krzywe Captured Response (TPR) i prawdopodobieństwo skumulowane (PPV, Precision)… Read More „Sympatyczny” punkt przecięcia – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 16)

Data Mining, Matematyka, Statystyka matematyczna

Zasięg (TPR – czułość / TNR – specyficzność) i precyzja (PPV / NPV) – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 2)

Wpis z dnia 26 października 2015 „Confusion matrix, Macierz błędu, tablica pomyłek – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 1)” przedstawia wstęp do macierzy błędu i jej podstawowych zastosowań. Poniżej prezentujemy kolejne miary jakości klasyfikacji oparte na poznanej macierzy błędu. Przypomnijmy kodowanie klas: 1 – Positive 0 – Negative oraz 4 możliwe wyniki przewidywań: True-Positive (TP –… Read More Zasięg (TPR – czułość / TNR – specyficzność) i precyzja (PPV / NPV) – czyli ocena jakości klasyfikacji (część 2)