Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Effect of Class Imbalance on Precision-Recall Curves

論文の概要: The Effect of Class Imbalance on Precision-Recall Curves

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01905v3
Date: Tue, 27 Apr 2021 10:58:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-14 04:44:03.956014
Title: The Effect of Class Imbalance on Precision-Recall Curves
Title（参考訳）: クラス不均衡が高精度リコール曲線に及ぼす影響
Authors: Christopher K I Williams
Abstract要約: この関係により、精度-リコール曲線が$r$でどのように変化するかを予測することができる。また、$F_beta$とPrecision GainとRecall GainのFlachとKullの値が$r$でどのように変化するかを予測できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.03459316244618
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this note I study how the precision of a classifier depends on the ratio $r$ of positive to negative cases in the test set, as well as the classifier's true and false positive rates. This relationship allows prediction of how the precision-recall curve will change with $r$, which seems not to be well known. It also allows prediction of how $F_{\beta}$ and the Precision Gain and Recall Gain measures of Flach and Kull (2015) vary with $r$.
Abstract（参考訳）: このノートでは、分類器の精度がテストセットにおける正のケースと負のケースの比率$r$、および分類器の真と偽の正の比率に依存するかを研究する。この関係により、精度-リコール曲線が$r$でどのように変化するかを予測することができる。また、$F_{\beta}$とPrecision Gain と Recall Gain measures of Flach and Kull (2015) が$r$とどのように異なるかを予測することもできる。

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