Difference between revisions of "Orange: Misclassifications"

From OnnoWiki
Jump to navigation Jump to search
 
(4 intermediate revisions by the same user not shown)
Line 1: Line 1:
Cross-validation of, say, logistic regression can expose the data instances which were misclassified. There are six such instances for iris dataset and ridge-regularized logistic regression. We can select different types of misclassification in Confusion Matrix and highlight them in the Scatter Plot. No surprise: the misclassified instances are close to the class-bordering regions in the scatter plot projection.
+
Sumber: https://orange.biolab.si/workflows/
 +
 
 +
Cross-validation dari, misalnya, logistic regression dapat mengekspos instance data yang salah klasifikasi. Ada enam contoh untuk dataset iris dan ridge-regularized logistic regression. Kita dapat memilih berbagai jenis kesalahan klasifikasi dalam Confusion Matrix dan menayangkannya dalam Scatter Plot. Tidak mengherankan: contoh kesalahan klasifikasi berada dekat / wilayah daerah yang class-nya berbatasan terlihat di scatter plot projection.
  
 
[[File:Misclassifications.png|center|200px|thumb]]
 
[[File:Misclassifications.png|center|200px|thumb]]
Line 7: Line 9:
  
 
* https://service.biolab.si/download/workflow?name=470-misclassification-scatterplot.ows&domain=orange
 
* https://service.biolab.si/download/workflow?name=470-misclassification-scatterplot.ows&domain=orange
 +
 +
==Referensi==
 +
 +
* https://orange.biolab.si/workflows/
  
 
==Pranala Menarik==
 
==Pranala Menarik==
  
 
* [[Orange]]
 
* [[Orange]]

Latest revision as of 09:23, 28 February 2020

Sumber: https://orange.biolab.si/workflows/

Cross-validation dari, misalnya, logistic regression dapat mengekspos instance data yang salah klasifikasi. Ada enam contoh untuk dataset iris dan ridge-regularized logistic regression. Kita dapat memilih berbagai jenis kesalahan klasifikasi dalam Confusion Matrix dan menayangkannya dalam Scatter Plot. Tidak mengherankan: contoh kesalahan klasifikasi berada dekat / wilayah daerah yang class-nya berbatasan terlihat di scatter plot projection.

Misclassifications.png


Source

Referensi

Pranala Menarik