Dice、Jaccard、overlap係数の違いは何ですか？[閉まっている]

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2つのセットを比較するために、特に画像のセグメンテーション（たとえば、グラウンドトゥルースとセグメント化された結果の類似性の比較）のために、3つの異なる統計的測定値に出くわします。

これらの測定値の違いは何ですか（これらは数学的に非常に似ています）：

私はDiceを使用した論文をより頻繁に見ていますが、他の人はJaccardとオーバーラップ係数の使用を提案しています。それらの違いは何ですか？

machine-learning similarities dice segmentation jaccard-similarity

— RockTheStar
ソース

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これらの対策についてまだ知らない場合は、ウィキペディアの各ページをクリックして、それぞれの重要なポイントを頭の中でまとめる必要があります。これは、他の誰にとっても予想通りに役立つ自給自足の質問ではありません。参考文献は問題ありませんが、質問はそれらを読む人々に依存してはなりません。

— Nick Cox

2

また、このサイトでそれらを検索します。すでに多くのスレッドがあります。

— ttnphns 2017年

回答:

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J = \frac{D}{2 - D} and D = \frac{2 J}{J + 1}

$J=\frac{D}{2-D} \;\; \text{and}\;\; D=\frac{2J}{J+1}$

D

$D$

J

$J$

o v e r l a p = \frac{| X \cap Y |}{m i n (| X |, | Y |)}

$overlap = \frac{|X\cap Y|}{min(|X|, |Y|)}$

X

$X$

Y

$Y$

— ミゲル
ソース

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