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Gメジャー（またはFowlkes–Mallowsインデックス）が（教師なし）クラスタータスクに一般的に使用されるのに対し、Fメジャーは通常（教師付き）分類タスクに使用されるのはなぜですか？ Fメジャーは、精度と再現率の調和平均です。 Gメジャー（またはFowlkes–Mallowsインデックス）は、精度と再現率の幾何平均です。 以下は、異なる平均のプロットです。 = 2 ⋅ P R E 、C 、I S I O N ⋅ R E C A L LP R E 、C 、I S I O N + R E C A L L=2⋅prec私s私oん⋅recallprec私s私oん+recall= 2\cdot\frac{precision\cdot recall}{precision + recall} = P R E 、C 、I S I …

8 machine-learning  evaluation  scoring  metric  nlg 

私が持っているXマトリックス、y変数、および他の変数をORTHO_VAR。私はをy使用して変数を予測する必要がありますXが、そのモデルからの予測は、可能な限りORTHO_VAR相関する一方で、直交する必要がありますy。 私は予測がノンパラメトリックな方法で生成されることを望みxgboost.XGBRegressorますが、どうしても必要な場合は線形法を使用できます。 このコード： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import make_regression from xgboost import XGBRegressor ORTHO_VAR = 'ortho_var' TARGET = 'target' PRED = 'yhat' # Create regression dataset with two correlated targets X, y = make_regression(n_features=20, random_state=245, n_targets=2) indep_vars = ['var{}'.format(i) for i in range(X.shape[1])] # …

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グラフベースのクラスタリングで、類似性メトリックとして2点間の距離ではなく、ガウスカーネルを使用することが望ましいのはなぜですか？

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