良い F スコア ML とは何ですか?
F1 スコアは分類機械学習モデルの一般的なクォータですが、その定義は広く理解されていないため、適切なスコアとは何かを判断するのが難しい場合があります。
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F1 スコアの説明
>0.9 とても良い
0.8-0.9 は良い
0.5-0.8 はまあまあ
<0 .5 は良くない
なぜNLPは難しいのか?
ROUGEとBLEUのスコアは？
一般に: ブルーは精度を測定します: 人間の参照要約で発生する機械生成された要約の単語 (および/または n グラム) の数.人間の参照要約 (n-gram) は、機械生成の要約に表示されます。
アソーカはLGBTQ？
アソーカ・タノは今後のスター・ウォーズのエピソードでバイセクシュアルであることを明らかにする.
Rogue Company はなぜそんなに楽しいのですか?
T5 モデルはどのように機能しますか?
T5, or Text-to-Text Transfer Transformer, is a Transformer-based architecture that uses a text-to-text approach. 翻訳、質問応答、分類などの各タスクは入力モデル テキストとして扱われ、そのいくつかのターゲット テキストを生成するようにトレーニングします。
ローグ・ワンは過小評価されている？
12 本のスター ウォーズ映画といくつかの実写およびアニメーション ショーがあるローグ ワン: スター ウォーズ ストーリーは、それらすべての中で最も過小評価されています。
<ローグ・ワン>が<ソロ>になるまでの時間は?
<ローグ・ワン>は<新たなる希望>の活動を直接調整し、反乱同盟軍の兵士がデス・スター計画をレイア姫に引き渡す最後の数秒まで、これは<ソロ>が<ローグ・ワン>より10年早く起こったことを意味早すぎる。
ROC曲線を使用しないのはなぜですか?
真陰性の合計が大きい場合、偽陽性率 (偽陽性 / 真陰性の合計) が劇的に低下しないため、ROC 曲線は非常に不均衡なデータの直感として適切ではありません。
0.6 は F1 にとって良いスコアですか?
0.6 を達成するモデルはひどいものです. ただし, 陽性クラスが 1% の確率でしか現れない場合, 0.6 は良いと見なすことができます. 結局, ベースラインの全陽性分類器の F1 スコアはわずか 0.02 (精度 = 0.01, リコールレート=1)。
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