Was hat diese Wunschlistenanfrage inspiriert?JMP ist ein großartiges Tool für die Datenexploration und hilft dabei, schnell Prototypen für Vorhersagemodelle zu erstellen, um zu sehen, ob es einen Mehrwert bietet, die Analyse und Modellierung weiter voranzutreiben.
Wenn ich mir das Panel „Gesamtstatistik“ für ein Klassifizierungsthema ansehe, stelle ich fest, dass möglicherweise einige Leistungsmetriken fehlen, die in der Welt des maschinellen Lernens/Data Science häufig verwendet werden.
Hier sind die Metriken, die derzeit für ein Klassifizierungsthema angezeigt werden (Beispiel aus einer Bootstrap-Gesamtstruktur):
Welche Verbesserung würden Sie sich wünschen?Ich würde gerne häufig verwendete Leistungsmetriken für die Klassifizierung angezeigt sehen, z. B. Sensitivität, Spezifität, Präzision, Genauigkeit, F1-Score, Matthews-Korrelationskoeffizient ...
Vielleicht direkt unter der Verwirrungsmatrix?
Hier sind die möglichen Metriken, die für Klassifizierungsthemen von einem Online-Rechner verwendet werden, mit Erläuterung der Formeln: Verwirrungsmatrix - Online-Rechner (onlineconfusionmatrix.com)
Warum ist diese Idee wichtig?Da JMP versucht, die Lücke zwischen den Welten der Statistik und des maschinellen Lernens zu schließen, indem es mehrere Modelle aus diesen beiden Modellierungsmentalitäten in einer Plattform integriert, wäre es sinnvoll, auch Leistungsmetriken des maschinellen Lernens in die Ergebnisse eines Klassifizierungsmodells zu integrieren, um dies zu erreichen Alle Informationen am selben Ort haben und die gleiche gemeinsame Sprache sprechen können.
