Esta podría ser una pregunta básica: ¿Cuál es la diferencia entre sesgo y falta de equipamiento? Y, de manera análoga, ¿cuál es la diferencia entre la varianza y el sobreajuste? ¿Los términos de cada par significan lo mismo? Sí no, ¿Cuál es la
Actualmente estoy trabajando en algunos datos de series temporales, sé que puedo usar el modelo LOESS / ARIMA. Los datos se escriben en un vector cuya longitud es 1000, que es una cola, que se actualiza cada 15 minutos, Por lo tanto, los datos antiguos aparecerán mientras los nuevos datos...
Para problemas de clasificación, he estado usando Redes Neurales y midiendo el error de Tipo I y II usando la matriz de confusión y sus medidas según este recurso ( espejo ), que es bastante sencillo. Cuando nos enfrentamos a un problema de estimación, ¿cómo evaluaría el desempeño del modelo?...
Tengo un modelo dinámico de Bayes ingenuo entrenado en un par de variables temporales. La salida del modelo es la predicción de P(Event) @ t+1, estimada en cada uno t. La gráfica de P(Event)versus timees como se da en la figura a continuación. En esta figura, la línea negra representa P(Event)lo...
Tengo datos etiquetados de 2 clases en los que estoy realizando la clasificación usando múltiples clasificadores. Y los conjuntos de datos están bien equilibrados. Al evaluar el rendimiento de los clasificadores, debo tener en cuenta cuán preciso es el clasificador para determinar no solo los...
En mis datos, tengo una variable de clase, indicado como . Los valores de esta variable de clase son 0 , 1 (binario). Casi todas las observaciones de C son 0 (cerca del 100%, más precisamente, 97%). Me gustaría una prueba de "rendimiento" en diferentes modelos de clasificación (podría ser la...
Estoy bastante confundido en cuanto a cómo puedo calcular los valores AP o mAP, ya que parece haber bastantes métodos diferentes. Específicamente quiero obtener los valores AP / mAP para la detección de objetos. Todo lo que sé con certeza es: Recuperación = TP / (TP + FN), Precisión = TP / (TP +...
Me he encontrado con una métrica de error utilizada para cuantificar el error de reconstrucción de un modelo: donde es el º punto de datos, es la estimación del modelo de la º punto de datos, y es la media de todos los puntos de datos. El numerador es el error al cuadrado total del modelo, y el...