Изменения: Матрица штрафов (Сost matrix)

Текущая версия от 21:52, 13 января 2017

Матрица штрафов[]

Матрица штрафов (Cost matrix) — матрица размером $C\times C$ , где $C$ — количество классов, в которой по одной оси расположены прогнозы $f$ (forecast), по другой — истинные значения целевой переменной $y$ , а значения ячейки $(y, f)$ соответствуют штрафу (cost) за прогнозирование класса $f$ при истинном классе $y$ .

Использование[]

Матрица штрафов на практике считается априори заданной и используется для оценки оптимальности прогноза с вероятностной точки зрения.

Если такая информация отсутствует, то можно полагать, что $\lambda_{yf} = \mathbb{I}(y \ne f)$ , то есть за ошибку полагается штраф 1, за верный прогноз 0.

@@ Строка 1: / Строка 1: @@
 == Матрица штрафов ==
-'''Матрица штрафов (Cost matrix) '''&mdash; матрица размером <math>C\times C</math>, где <math>C</math> &mdash; количество классов, в которой по одной оси расположены прогнозы <math>f</math> (forecast), по другой &mdash; истинные значения целевой переменной <math>y</math>, а значения ячейки <math>(y, f)</math> соответствуют штрафу (cost) за прогнозирование <math>f</math> при правильном ответе <math>y</math>.
+'''Матрица штрафов (Cost matrix) '''&mdash; матрица размером <math>C\times C</math>, где <math>C</math> &mdash; количество классов, в которой по одной оси расположены прогнозы <math>f</math> (forecast), по другой &mdash; истинные значения целевой переменной <math>y</math>, а значения ячейки <math>(y, f)</math> соответствуют штрафу (cost) за прогнозирование класса <math>f</math> при истинном классе <math>y</math>.
 == Использование ==
-Матрица штрафов на практике считается априори заданной, и используется для оценки оптимальности прогноза с [[Байесовский подход минимальной цены (Bayes decision rule)|вероятностной точки зрения]].
+Матрица штрафов на практике считается априори заданной и используется для оценки оптимальности прогноза с [[Байесовский подход минимальной цены (Bayes decision rule)|вероятностной точки зрения]].
 Если такая информация отсутствует, то можно полагать, что <math>\lambda_{yf} = \mathbb{I}(y \ne f)</math>, то есть за ошибку полагается штраф 1, за верный прогноз 0.