定義（ウィキペディアから） ：
これは、昨日のクロスプラットフォームのパフォーマンス比較に関するDan Putlerの最初の作業に関する議論で取り上げられました（＃293のメモ）。 Danは、Applied Modeling、H20およびRで分類精度の目標を使用しましたが、evalmlでは再現率を使用しました。 精度を実装すると、パフォーマンスの比較が向上する可能性があります。 さらに、サポートするメトリックが多いほど、優れています。
マルチクラスを処理するのに十分な一般的な実装を維持することは素晴らしいことですが、バイナリ分類から始める必要がある場合はそうです。
dsherry
全てのコメント4件
これに関連して、バランスの取れた精度も実装する必要があります
kmax12
2020年02月19日
👍1
了解しました。これで目標プロジェクト計画を更新します。
angela97lin
2020年02月19日
@ angela97lin私の提案は、
dsherry
2020年02月19日
👍1
マックスとアンジェラと話した後、計画は次のとおりです。
1）これはまだ目的のAPIプロジェクトとは別です
2）これは、プロジェクトの前/最中/後の任意の時点で実装できます。そのため、開発バックログに含まれています。 それほど多くの作業ではありません
3）今のところ優先度が低い
4）これは新入社員にとって良い問題です
dsherry
2020年02月19日
👍1
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