Могут ли быть точные и точные одинаковые?

Question

Я пытаюсь построить модель логистической регрессии в Python 3, используя библиотеку sklearn.

Давайте рассмотрим следующие короткие версии,

dv-зависимая переменная

idv - независимая переменная

Теперь у меня есть idv1, idv2, idv3, idv4, idv5, idv6, idv7, idv8 & idv9.

Из которых idv6 к idv9 являются категориальными переменными (idv6 & idv7имеет 3 категории .. где idv8 и idv9 являются логическими переменными .. да или нет переменных типа [0 или 1])

И dv снова является логической переменной (да или нет типа переменных).

Теперь я создал макеты для всех idv6-idv9 для окончательных данных модели ... т.е. idv6_c1, idv6_c2, idv_c3 и аналогично для остальных .. как idv8_c1, idv8_c2 для idv8 & idv9.

Теперь, после подгонки модели и нахождения метрик предсказанных значений ...

Я получаю, скажем, precision_score из 76.7415479670124% и precision_score из 76.7415479670124%

Я рассчитал, используя библиотеки sklearn.metrics.accuracy_score и sklearn.metrics.precision_score .

Мне интересно.это правильно или я что-то упустил ... ??

Может ли это произойти ?? ... точность и точность равны почти 13 десятичным дробям ??? .... Я уверен ...Я делаю что-то не так ... может кто-нибудь помочь мне ?? 1037 *

Answer 1

Точность определяется как доля полученных релевантных результатов, определяемая как: (tp / tp + fp), а точность - это отношение правильных прогнозов к общему количеству входных выборок.

Хотя это менее вероятно, но может случиться так, что точность равна точности, когда число истинных отрицательных и ложных отрицательных значений равно нулю.То есть ваша система не классифицирует ни один образец как отрицательный.

Однако ваша проблема может быть связана с микроусреднением, как упоминалось здесь .

Answer 2

Точность = Истинный Позитив / (Истинный Позитив + Ложный Позитив)

Точность = (Истинный Позитив + Истинный Отрицательный) / (Истинный Позитив + Ложный Позитив + Правильный Отрицательный + Ложный Отрицательный)

Поэтому, если нет отрицательных прогнозов, эти два значения будут равны.