| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
Dichotomický znak je znak, který principiálně nabývá pouze dvou hodnot (ano, ne), které se navzájem vylučují.
, 二項分類（にこうぶんるい、英: Binary classification）は、オブジェクトの集合を個々のオブジェクトがある特定の属性を持つかどうかで2種類にグループ分けする分類作業である。二値分類（にちぶんるい）、2クラス分類とも呼ばれ、多クラス分類において分類先のクラス数が2の場合と考えることができる。
, La clasificación binaria es la tarea de cl … La clasificación binaria es la tarea de clasificar los elementos de un conjunto en dos grupos sobre la base de una . Los problemas típicos de clasificación binaria incluyen:
* Pruebas médicas para determinar si un paciente tiene cierta enfermedad o no;
* Control de calidad en la industria, decidiendo si se ha cumplido una especificación;
* En la recuperación de información, decidir si una página debe estar en el conjunto de resultados de una búsqueda o no. La clasificación binaria es la dicotomización aplicada a una situación práctica. En muchos problemas prácticos de clasificación binaria, los dos grupos no son simétricos y, más que la precisión general, es de interés la proporción relativa de diferentes tipos de errores . Por ejemplo, en las pruebas médicas, detectar una enfermedad cuando no está presente (un falso positivo ) se considera diferente a no detectar una enfermedad cuando está presente (un falso negativo ).cuando está presente (un falso negativo ).
, Бінарна класифікація — клас задач класифік … Бінарна класифікація — клас задач класифікації елементів набору даних на дві групи на підставі . Типові задачі бінарної класифікації:
* медичне тестування, яке дозволяє визначити, наявність або відсутність певного захворювання;
* або контроль якості на виробництві на відповідність або невідповідність виробу вимогам ;
* інформаційний пошук, за результатами якого приймається рішення про включення або невключення деякого інформаційного ресурсу в набір результатів пошуку. В цьому правило класифікації це релевантність пошуковому запиту або корисність для користувача. Важливим моментом бінарної класифікації є те, що два класи звичайно не симетричні як за обсягом відмінних наборів даних з кожного класу, так і за наслідками помилкової класифікації. Наприклад, у медичному тестуванні варіативність даних про кров'яний тиск є значно меншою, ніж варіативність цих даних для хворих, а наслідком помилки класифікації стане призначення лікування здоровій людині або непризначення хворій. здоровій людині або непризначення хворій.
, التصنيف الثنائي هو عملية تصنيف عناصر مجموع … التصنيف الثنائي هو عملية تصنيف عناصر مجموعة معينة إلى مجموعتين أو صنفين من خلال التنبؤ بالمجموعة التي ينتمي لها كل عنصر على أساس قاعدة التصنيف. من الأمثلة على السياقات التي تتطلب قرارًا بشأن ما إذا كان العنصر يحتوي على بعض الخصائص النوعية أو بعض الخصائص المحددة أو بعض التصنيفات الثنائية النموذجية:
* الاختبارات الطبية لتحديد ما إذا كان المريض يعاني من مرض معين أم لا - خاصية التصنيف هنا هي «وجود المرض».
* طريقة اختبار «النجاح أو الفشل» أو مراقبة الجودة في المصانع، أي تحديد ما إذا كان قد تم استيفاء المواصفات أو لم يتم الوفاء بها - تصنيف go / no go .
* استرجاع المعلومات، أي تحديد ما إذا كان يجب أن تكون الصفحة أو المقالة في مجموعة نتائج البحث أم لا - خاصية التصنيف هنا هي «صلة المقال».أم لا - خاصية التصنيف هنا هي «صلة المقال».
, Binary classification is the task of class … Binary classification is the task of classifying the elements of a set into two groups (each called class) on the basis of a classification rule. Typical binary classification problems include:
* Medical testing to determine if a patient has certain disease or not;
* Quality control in industry, deciding whether a specification has been met;
* In information retrieval, deciding whether a page should be in the result set of a search or not. Binary classification is dichotomization applied to a practical situation. In many practical binary classification problems, the two groups are not symmetric, and rather than overall accuracy, the relative proportion of different types of errors is of interest. For example, in medical testing, detecting a disease when it is not present (a false positive) is considered differently from not detecting a disease when it is present (a false negative).ase when it is present (a false negative).
, Двоичная, бинарная или дихотомическая клас … Двоичная, бинарная или дихотомическая классификация — это задача классификации элементов заданного множества в две группы (предсказание, какой из групп принадлежит каждый элемент множества) на основе . Контекст, в котором требуется решение, имеет ли объект некоторое , некоторые специфичные характеристики или некоторую типичную двоичную классификацию, включает:
* Лабораторная диагностика для определения, болеет ли пациент определённой болезнью – классификационным свойством является наличие болезни.
* «Прошёл/не прошёл» или технического контроля на заводах, т.е. решение, выполнены или нет спецификации – классификация .
* Информационный поиск, а именно, решение, должна или нет страница или статья попасть в поиска – свойством классификации является значимость статьи или полезность для пользователя. Двоичная классификация является дихотомизацией, применённой для практических нужд. Во многих практических задачах двоичной классификации две группы не симметричны – вместо общей точности важны относительные пропорции типов ошибок. Например, в лабораторных тестах (выявление болезни, которой на самом деле нет) считается различимым от ложно отрицательного (невыявление болезни, которой на самом деле пациент болеет).ни, которой на самом деле пациент болеет).
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Binary-classification-labeled.svg?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
https://kernelmethods.blogs.bristol.ac.uk/ +
, https://web.archive.org/web/20180627015707/https:/www.support-vector.net/ +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
205393
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
11295
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1119691786
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Statistical_classification +
, http://dbpedia.org/resource/Blood_values +
, http://dbpedia.org/resource/Negative_predictive_value +
, http://dbpedia.org/resource/Uncertainty_coefficient +
, http://dbpedia.org/resource/False_omission_rate +
, http://dbpedia.org/resource/Kernel_methods +
, http://dbpedia.org/resource/File:Binary-classification-labeled.svg +
, http://dbpedia.org/resource/Dichotomization +
, http://dbpedia.org/resource/Positive_Predictive_Value +
, http://dbpedia.org/resource/Type_I_and_type_II_errors +
, http://dbpedia.org/resource/False_positive +
, http://dbpedia.org/resource/False_discovery_rate +
, http://dbpedia.org/resource/Nello_Cristianini +
, http://dbpedia.org/resource/Classification_rule +
, http://dbpedia.org/resource/Multi-label_classification +
, http://dbpedia.org/resource/Support_vector_machine +
, http://dbpedia.org/resource/Confusion_matrix +
, http://dbpedia.org/resource/True_positive_rate +
, http://dbpedia.org/resource/True_negative_rate +
, http://dbpedia.org/resource/Probit_model +
, http://dbpedia.org/resource/Neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/False_positive_rate +
, http://dbpedia.org/resource/Multiclass_classification +
, http://dbpedia.org/resource/Markedness +
, http://dbpedia.org/resource/Cohen%27s_kappa +
, http://dbpedia.org/resource/Medical_test +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Genetic_Programming +
, http://dbpedia.org/resource/Accuracy_and_precision +
, http://dbpedia.org/resource/Multi_expression_programming +
, http://dbpedia.org/resource/Geometric_mean +
, http://dbpedia.org/resource/Odds_ratio +
, http://dbpedia.org/resource/Positive_predictive_value +
, http://dbpedia.org/resource/Matthews_correlation_coefficient +
, http://dbpedia.org/resource/False_positives_and_false_negatives +
, http://dbpedia.org/resource/Random_forests +
, http://dbpedia.org/resource/Cutoff_%28reference_value%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Supervised_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Diagnostic_odds_ratio +
, http://dbpedia.org/resource/Likelihood_ratios_in_diagnostic_testing +
, http://dbpedia.org/resource/Sensitivity_%28tests%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Bayesian_inference +
, http://dbpedia.org/resource/Linear_genetic_programming +
, http://dbpedia.org/resource/John_Shawe-Taylor +
, http://dbpedia.org/resource/Precision_%28information_retrieval%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Recall_%28information_retrieval%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Specificity_%28tests%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Predictive_value +
, http://dbpedia.org/resource/Informedness +
, http://dbpedia.org/resource/Youden%27s_J_statistic +
, http://dbpedia.org/resource/Human_chorionic_gonadotropin +
, http://dbpedia.org/resource/Thresholding_%28image_processing%29 +
, http://dbpedia.org/resource/False_negative +
, http://dbpedia.org/resource/Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Feature_vector +
, http://dbpedia.org/resource/Detection_theory +
, http://dbpedia.org/resource/Set_%28mathematics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Sensitivity_and_specificity +
, http://dbpedia.org/resource/Prevalence +
, http://dbpedia.org/resource/Information_retrieval +
, http://dbpedia.org/resource/False_negative_rate +
, http://dbpedia.org/resource/One-class_classification +
, http://dbpedia.org/resource/F-score +
, http://dbpedia.org/resource/Pregnancy_test +
, http://dbpedia.org/resource/Bayesian_network +
, http://dbpedia.org/resource/Qualitative_property +
, http://dbpedia.org/resource/Quality_control +
, http://dbpedia.org/resource/True_positive +
, http://dbpedia.org/resource/Regression_coefficient +
, http://dbpedia.org/resource/Result_set +
, http://dbpedia.org/resource/Phi_coefficient +
, http://dbpedia.org/resource/Receiver_operating_characteristic +
, http://dbpedia.org/resource/Prosecutor%27s_fallacy +
, http://dbpedia.org/resource/Contingency_table +
, http://dbpedia.org/resource/Logistic_regression +
, http://dbpedia.org/resource/F1_score +
, http://dbpedia.org/resource/Decision_tree_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_classification +
, http://dbpedia.org/resource/Precision_and_recall +
, http://dbpedia.org/resource/True_negative +
, http://dbpedia.org/resource/Positive_or_negative_test +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:ISBN +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Main +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Anchor +
, http://dbpedia.org/resource/Template:More_citations_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Diagonal_split_header +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Portal +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Statistics +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Statistical_classification +
|
| http://purl.org/linguistics/gold/hypernym
|
http://dbpedia.org/resource/Task +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Binary_classification?oldid=1119691786&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Binary-classification-labeled.svg +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Binary_classification +
|
| owl:sameAs |
http://dbpedia.org/resource/Binary_classification +
, http://es.dbpedia.org/resource/Clasificaci%C3%B3n_binaria +
, http://ru.dbpedia.org/resource/%D0%94%D0%B2%D0%BE%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F +
, http://cs.dbpedia.org/resource/Dichotomick%C3%BD_znak +
, http://sr.dbpedia.org/resource/%D0%91%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%B0_%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%98%D0%B0 +
, http://ar.dbpedia.org/resource/%D8%AA%D8%B5%D9%86%D9%8A%D9%81_%D8%AB%D9%86%D8%A7%D8%A6%D9%8A +
, http://ja.dbpedia.org/resource/%E4%BA%8C%E9%A0%85%E5%88%86%E9%A1%9E +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.01d3xn +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%91%D1%96%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%B0_%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B8%D1%84%D1%96%D0%BA%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%8F +
, http://vi.dbpedia.org/resource/Ph%C3%A2n_lo%E1%BA%A1i_nh%E1%BB%8B_ph%C3%A2n +
, http://ca.dbpedia.org/resource/Classificaci%C3%B3_bin%C3%A0ria +
, https://global.dbpedia.org/id/fbKn +
, http://www.wikidata.org/entity/Q17005494 +
, http://he.dbpedia.org/resource/%D7%9E%D7%A1%D7%95%D7%95%D7%92_%D7%93%D7%95-%D7%A2%D7%A8%D7%9B%D7%99 +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/ontology/Agent +
|
| rdfs:comment |
La clasificación binaria es la tarea de cl … La clasificación binaria es la tarea de clasificar los elementos de un conjunto en dos grupos sobre la base de una . Los problemas típicos de clasificación binaria incluyen:
* Pruebas médicas para determinar si un paciente tiene cierta enfermedad o no;
* Control de calidad en la industria, decidiendo si se ha cumplido una especificación;
* En la recuperación de información, decidir si una página debe estar en el conjunto de resultados de una búsqueda o no.njunto de resultados de una búsqueda o no.
, Двоичная, бинарная или дихотомическая клас … Двоичная, бинарная или дихотомическая классификация — это задача классификации элементов заданного множества в две группы (предсказание, какой из групп принадлежит каждый элемент множества) на основе . Контекст, в котором требуется решение, имеет ли объект некоторое , некоторые специфичные характеристики или некоторую типичную двоичную классификацию, включает:типичную двоичную классификацию, включает:
, 二項分類（にこうぶんるい、英: Binary classification）は、オブジェクトの集合を個々のオブジェクトがある特定の属性を持つかどうかで2種類にグループ分けする分類作業である。二値分類（にちぶんるい）、2クラス分類とも呼ばれ、多クラス分類において分類先のクラス数が2の場合と考えることができる。
, Dichotomický znak je znak, který principiálně nabývá pouze dvou hodnot (ano, ne), které se navzájem vylučují.
, Бінарна класифікація — клас задач класифік … Бінарна класифікація — клас задач класифікації елементів набору даних на дві групи на підставі . Типові задачі бінарної класифікації:
* медичне тестування, яке дозволяє визначити, наявність або відсутність певного захворювання;
* або контроль якості на виробництві на відповідність або невідповідність виробу вимогам ;
* інформаційний пошук, за результатами якого приймається рішення про включення або невключення деякого інформаційного ресурсу в набір результатів пошуку. В цьому правило класифікації це релевантність пошуковому запиту або корисність для користувача.ому запиту або корисність для користувача.
, التصنيف الثنائي هو عملية تصنيف عناصر مجموع … التصنيف الثنائي هو عملية تصنيف عناصر مجموعة معينة إلى مجموعتين أو صنفين من خلال التنبؤ بالمجموعة التي ينتمي لها كل عنصر على أساس قاعدة التصنيف. من الأمثلة على السياقات التي تتطلب قرارًا بشأن ما إذا كان العنصر يحتوي على بعض الخصائص النوعية أو بعض الخصائص المحددة أو بعض التصنيفات الثنائية النموذجية:محددة أو بعض التصنيفات الثنائية النموذجية:
, Binary classification is the task of class … Binary classification is the task of classifying the elements of a set into two groups (each called class) on the basis of a classification rule. Typical binary classification problems include:
* Medical testing to determine if a patient has certain disease or not;
* Quality control in industry, deciding whether a specification has been met;
* In information retrieval, deciding whether a page should be in the result set of a search or not.d be in the result set of a search or not.
|
| rdfs:label |
Бінарна класифікація
, تصنيف ثنائي
, Двоичная классификация
, Classificació binària
, Binary classification
, Dichotomický znak
, Clasificación binaria
, 二項分類
|
