Doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve özgüllük dahil olmak üzere, bir karışıklık matrisinden türetilen metrikleri kullanarak bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirir.
Tek bir senaryoya güvenmek yerine girdileri dikkatle ilerletin ve ardından sonuçları karşılaştırın.
Gerçek Pozitifler (TP), Yanlış Pozitifler (FP), Gerçek Negatifler (TN), Yanlış Negatifler (FN) → Özgüllük, Duyarlılık (Duyarlılık), Kesinlik, Doğruluk, F1 Skoru
Kendi değerlerinizi girmeden önce hesaplayıcının davranışını doğrulamak için bu örnekleri kullanın.
Gerçek Pozitifler (TP): 90 sayı; Yanlış Pozitifler (FP): 10 sayı; Gerçek Negatifler (TN): 85 sayı; Yanlış Negatifler (FN): 5 sayı
Özgüllük: 0,8947368421 yüzde; Duyarlılık (Duyarlılık): 0,9473684211 yüzde; Kesinlik: 0,9 yüzde; Doğruluk: 0,9210526316 yüzde; F1 Skoru: 0,9230769231 yüzde
Gerçek Pozitifler (TP): 60 sayı; Yanlış Pozitifler (FP): 20 sayı; Gerçek Negatifler (TN): 50 sayı; Yanlış Negatifler (FN): 10 sayı
Özgüllük: 0,7142857143 yüzde; Duyarlılık (Duyarlılık): 0,8571428571 yüzde; Kesinlik: 0,75 yüzde; Doğruluk: 0,7857142857 yüzde; F1 Skoru: 0,8 yüzde
Gerçek Pozitifler (TP): 70 sayı; Yanlış Pozitifler (FP): 30 sayı; Gerçek Negatifler (TN): 40 sayı; Yanlış Negatifler (FN): 10 sayı
Özgüllük: 0,5714285714 yüzde; Duyarlılık (Duyarlılık): 0,875 yüzde; Kesinlik: 0,7 yüzde; Doğruluk: 0,7333333333 yüzde; F1 Skoru: 0,7777777778 yüzde
Cebir, geometri, trigonometri, olasılık, istatistik, ortalamalar, z-puanları, testler ve grafik çizimi için hesaplayıcıları kullanın.
Bu bağlantılar oturumu derinleştirmek ve kullanıcıyı yeniden aramaya göndermeden bir sonraki olası soruyu yanıtlamak için seçildi.
Bu hesap makinesi, bir veri kümesindeki belirli bir puanın yüzdelik dilimini belirler. Belirtilen puanın altında kalan veri kümesindeki değerlerin yüzdesini hesaplar.
Popülasyon oranının bir tahmini olan örnek oranı (p̂) hesaplar. Bu hesap makinesi, bir örneğin belirli bir özelliğe sahip olan oranını belirlemeye yardımcı olur.
Uygunluk veya bağımsızlık testi için Ki-Kare istatistiğini ve p-değerini hesaplar. Gözlemlenen ve beklenen frekansları veya değerleri gerektirir.
Bir Poisson sürecinde bir olayın gerçekleşme zamanıyla ilgili olasılıkları hesaplar. Üstel dağılım, ortalama bir oluşum hızı göz önüne alındığında, bir olayın gerçekleşme zamanını modellemektedir.