論文の概要: Parametric PDF for Goodness of Fit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14005v1
- Date: Tue, 25 Oct 2022 13:21:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-26 13:47:11.492804
- Title: Parametric PDF for Goodness of Fit
- Title(参考訳): 適合性向上のためのパラメトリックpdf
- Authors: Natan Katz, Uri Itai
- Abstract要約: 分類問題に対する適合法の良さは、伝統的に混乱行列に依存している。
本稿では,これらの手法をリスク評価と安定性解析ツールで強化することを目的とする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The goodness of fit methods for classification problems relies traditionally
on confusion matrices. This paper aims to enrich these methods with a risk
evaluation and stability analysis tools. For this purpose, we present a
parametric PDF framework.
- Abstract(参考訳): 分類問題に対する適合法の良さは、伝統的に混乱行列に依存する。
本稿では,これらの手法をリスク評価と安定性解析ツールで強化することを目的とする。
この目的のために,パラメトリックpdfフレームワークを提案する。
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