Hohe Genauigkeit
Wahre Positive (WP): 90; Wahre Negative (WN): 85; Falsch Positive (FP): 5; Falsch Negative (FN): 10
Gesamtvorhersagen: 190; Genauigkeit: 0,9210526316 %
Berechnet die Genauigkeit eines Klassifizierungsmodells und stellt den Anteil der korrekten Vorhersagen dar.
Gehen Sie die Eingaben bewusst durch und vergleichen Sie dann die Ausgaben, statt sich auf nur ein Szenario zu verlassen.
Wahre Positive (WP), Wahre Negative (WN), Falsch Positive (FP), Falsch Negative (FN) → Gesamtvorhersagen, Genauigkeit
Nutzen Sie diese Beispiele, um das Verhalten des Rechners zu prüfen, bevor Sie Ihre eigenen Werte eingeben.
Wahre Positive (WP): 90; Wahre Negative (WN): 85; Falsch Positive (FP): 5; Falsch Negative (FN): 10
Gesamtvorhersagen: 190; Genauigkeit: 0,9210526316 %
Wahre Positive (WP): 60; Wahre Negative (WN): 50; Falsch Positive (FP): 20; Falsch Negative (FN): 30
Gesamtvorhersagen: 160; Genauigkeit: 0,6875 %
Wahre Positive (WP): 30; Wahre Negative (WN): 20; Falsch Positive (FP): 40; Falsch Negative (FN): 10
Gesamtvorhersagen: 100; Genauigkeit: 0,5 %
Nutzen Sie Rechner für Algebra, Geometrie, Trigonometrie, Wahrscheinlichkeit, Statistik, Mittelwerte, z-Werte, Tests und Diagrammerstellung.
Diese Links sind darauf ausgelegt, die Sitzung zu vertiefen und die nächste wahrscheinliche Frage zu beantworten, ohne Nutzer zurück zur Suche zu schicken.
Führt einen F-Test durch, um die Varianzen zweier Populationen zu vergleichen.
Führt einen T-Test (Ein-Stichproben-, Zwei-Stichproben- oder gepaart) durch, um Mittelwerte zu vergleichen und die statistische Signifikanz zu bestimmen.
Berechnet Wahrscheinlichkeiten und Perzentile, die mit der Standardnormalverteilung (Z) oder einer beliebigen Normalverteilung verbunden sind.
Hilft bei der Bestimmung von Klassenintervallen und -häufigkeiten für die Erstellung eines Histogramms (visuelle Darstellung der Häufigkeitsverteilung).