Высокая точность
Истинные положительные (TP): 90; Истинные отрицательные (TN): 80; Ложные положительные (FP): 10; Ложные отрицательные (FN): 5
Общее количество прогнозов: 185; Точность: 0,9189189189 %
Вычисляет точность модели классификации на основе истинных положительных (TP), истинных отрицательных (TN), ложных положительных (FP) и ложных отрицательных (FN). Точность - это доля правильных прогнозов от общего числа прогнозов.
Последовательно пройдите по входным данным, а затем сравните результаты, а не полагайтесь только на один сценарий.
Истинные положительные (TP), Истинные отрицательные (TN), Ложные положительные (FP), Ложные отрицательные (FN) → Общее количество прогнозов, Точность
Используйте эти примеры, чтобы проверить поведение калькулятора перед вводом собственных значений.
Истинные положительные (TP): 90; Истинные отрицательные (TN): 80; Ложные положительные (FP): 10; Ложные отрицательные (FN): 5
Общее количество прогнозов: 185; Точность: 0,9189189189 %
Истинные положительные (TP): 70; Истинные отрицательные (TN): 60; Ложные положительные (FP): 30; Ложные отрицательные (FN): 40
Общее количество прогнозов: 200; Точность: 0,65 %
Истинные положительные (TP): 40; Истинные отрицательные (TN): 30; Ложные положительные (FP): 60; Ложные отрицательные (FN): 70
Общее количество прогнозов: 200; Точность: 0,35 %
Используйте калькуляторы для алгебры, геометрии, тригонометрии, теории вероятностей, статистики, средних, Z-оценок, тестов и графиков.
Эти ссылки подобраны так, чтобы углубить сессию и ответить на следующий вероятный вопрос без возврата пользователя в поиск.
Рассчитывает коэффициент вовлеченности для постов в социальных сетях. Коэффициент вовлеченности — ключевой показатель для оценки эффективности контента и уровня взаимодействия аудитории.
Вычисляет ковариацию между двумя наборами данных. Ковариация измеряет совместную изменчивость двух случайных величин, указывая, насколько они изменяются вместе.
Выполняет непараметрический тест для сравнения различий между двумя независимыми группами, когда нарушено предположение о нормальности. Он вычисляет статистику U и соответствующее p-значение.
Вычисляет степени свободы (df) для различных статистических тестов, представляющие количество независимой информации, доступной для оценки параметра.