Binare klassifikation


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Bei der Übersetzung handelt es sich um eine maschinelle Übersetzung. Binäre Klassifizierung Die tatsächliche Ausgabe von vielen binären Klassifizierungsalgorithmen ist eine Voraussagepunktzahl.

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Die Punktzahl gibt die Sicherheit des Systems an, dass die binare klassifikation Beobachtung der positiven Klasse angehört.

Sie können die Punktzahl interpretieren, indem Sie einen Klassifizierungsschwellenwert oder Grenzwert festlegen und die Punktzahl damit vergleichen, um zu entscheiden, ob die Beobachtung als positiv oder negativ klassifiziert wird.

Binäre Klassifizierung - Amazon Machine Learning

Alle Beobachtungen mit Punkteständen höher als der Schwellenwert werden als positive Klasse vorausgesagt, undPunktestände unter dem Schwellenwert werden als negative Klasse vorausgesagt. Richtigkeitsmetriken für die binäre Klassifizierung quantifizieren zwei Arten von richtigen Voraussagen und zwei Arten von Fehlern.

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Jede Metrik misst einen anderen Aspekt des Voraussagemodells. Genauigkeit misst den Anteil der tatsächlichen Positiva unter den Beispielen, die als positiv vorausgesagt wurden.

Beurteilung eines binären Klassifikators

Wiedererkennung misst, wie viele tatsächliche Positive als positiv vorausgesagt wurden. F1-measure ist das harmonische Mittel von Genauigkeit und Wiedererkennung. AUC ist eine andere Art der Metrik.

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Sie misst die Fähigkeit des Modells, eine höhere Bewertung für positive Beispiele im Vergleich zu negativen Beispielen vorherzusagen. Abhängig von Ihrem Unternehmensproblem binare klassifikation Sie vielleicht eher ein Modell, das für eine bestimmte Teilmenge dieser Metriken gut funktioniert.

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Zwei Unternehmensanwendungen können beispielsweise sehr unterschiedliche Anforderungen an ihre ML-Modelle haben: Eine Anwendung muss vielleicht sehr sicher sein, dass die positiven Voraussagen tatsächlich positiv sind hohe Präzision und kann es verkraften, dass einige positive Beispiele falsch als negativ klassifiziert werden moderate Wiedererkennung. Eine andere Anwendung soll so viele positive Beispiele wie möglich korrekt voraussagen hohe Wiedererkennung und nimmt es in Kauf, dass einige negative Beispiele falsch als positiv klassifiziert werden moderate Genauigkeit.

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Mit Amazon ML können Sie die Auswirkungen der Auswahl von unterschiedlichen Schwellenwerten prüfen und einen geeigneten Schwellenwert wählen, das Ihren geschäftlichen Anforderungen entspricht.