Evalml: 분류 정확도 목표 추가

에 만든 2019년 12월 18일 · 4코멘트 · 출처: alteryx/evalml

정의 (위키피디아에서) :
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이것은 어제 플랫폼 간 성능 비교에 대한 Dan Putler의 초기 작업에 대한 토론에서 나타났습니다(#293의 메모). Dan은 Applied Modeling, H20 및 R에서 분류 정확도 목표를 사용했지만 evalml에서는 재현율을 사용했습니다. 정확도를 구현하면 더 나은 성능 비교를 제공할 수 있습니다. 또한 지원하는 측정항목이 많을수록 좋습니다.

다중 클래스를 처리하기에 충분히 일반적인 구현을 유지하는 것이 좋지만 이진 분류로 시작해야 한다면 그렇게 하십시오.

enhancement good first issue

출처

dsherry

모든 4 댓글

이와 관련하여 균형 잡힌 정확도를 구현해야 합니다.

kmax12 에 2020년 02월 19일

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알겠습니다. 이를 통해 목표 프로젝트 계획을 업데이트합니다!

angela97lin 에 2020년 02월 19일

@angela97lin 내 제안은 원하는 경우 이 문제를 향후 작업 섹션에 나열하되 현재 목표 API 프로젝트 범위에 영향을 미치지 않도록 하는 것입니다. 우리의 우선순위는 여전히 프로젝트를 완료하는 것이어야 한다고 생각합니다. 이 작업이 완료되면 작업하기에 좋은 첫 번째 문제가 될 것입니다. 그 소리 괜찮아?

dsherry 에 2020년 02월 19일

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맥스와 안젤라와 대화한 후 계획은 다음과 같습니다.
1) 이것은 여전히 객관적인 API 프로젝트와 별개입니다.
2) 프로젝트 전/중/후의 어느 시점에서든 이것을 구현할 수 있습니다. 이것이 개발 백로그에 있는 이유입니다. 엄청난 작업량은 아니지만
3) 현재 우선 순위가 낮습니다.
4) 이것은 신입사원에게 좋은 이슈가 될 것입니다.

dsherry 에 2020년 02월 19일

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