diff --git a/zusammenfassung/zusammenfassung.md b/zusammenfassung/zusammenfassung.md index 7b915d6..b45272b 100644 --- a/zusammenfassung/zusammenfassung.md +++ b/zusammenfassung/zusammenfassung.md @@ -192,7 +192,7 @@ $$ |TPR (True Positive Rate)|Beschreibt, wie viele der tatsächlich positiven Beispiele korrekt erkannt wurden. Sie entspricht dem Recall. Eine TPR von 1.0 bedeutet: alle positiven Beispiele wurden richtig erkannt. $\large TPR = \frac{TP}{TP+FN} $| |FPR (False Positive Rate)|Die FPR (False Positive Rate) misst, wie viele der negativen Beispiele fälschlich als positiv klassifiziert wurden. Eine FPR von 0.2 bedeutet: 20 % der negativen Beispiele wurden falsch als positiv erkannt. $\large FPR = \frac{FP}{FP+TN} $| |Multiclass Classification|Multiclass Classification umfasst Datensätze mit mehreren Klassenbezeichnungen.
Binäre vs Multiclass Classification Multiclass Classification
| -|One vs. The Rest|Beim One vs. Rest Klassifizierungsansatz, der auf einen Datensatz mit N unterschiedlichen Klassen zugeschnitten ist, werden N binäre Klassifikatoren generiert, die jeweils einer bestimmten Klasse entsprechen. Die Anzahl der Klassifikatoren entspricht der Anzahl der eindeutigen Klassenbezeichnungen, die im Datensatz vorhanden sind. One vs. the Rest| +|One vs. The Rest|Beim One vs. Rest Klassifizierungsansatz, der auf einen Datensatz mit N unterschiedlichen Klassen zugeschnitten ist, werden N binäre Klassifikatoren generiert, die jeweils einer bestimmten Klasse entsprechen. Die Anzahl der Klassifikatoren entspricht der Anzahl der eindeutigen Klassenbezeichnungen, die im Datensatz vorhanden sind. One vs. the Rest| ||| ||| |||