Словосочетание "classification statistics" в английском языке используется как существительное.
/kˌlæs.ɪ.fɪˈkeɪ.ʃən stəˈtɪs.tɪks/
"Classification statistics" относится к набору данных или аналитическим показателям, которые используются для оценки эффективности классификационных моделей или методов. Эти статистики могут включать точность, полноту, F1-меру и другие метрики, которые помогают понять, насколько хорошо модель выполняет свою задачу. Словосочетание чаще используется в письменной речи, особенно в контексте академических исследований, анализа данных и машинного обучения.
Researchers rely on classification statistics to evaluate their models.
Исследователи полагаются на статистику классификации для оценки своих моделей.
The classification statistics showed significant improvement after the algorithm was refined.
Статистика классификации показала значительное улучшение после уточнения алгоритма.
We need to analyze the classification statistics to ensure the accuracy of our predictions.
Нам нужно проанализировать статистику классификации, чтобы гарантировать точность наших предсказаний.
Хотя само словосочетание "classification statistics" не является частью устойчивых выражений, оно часто упоминается в контексте машинного обучения и статистики. В этой области существует множество терминов и фраз, которые могут сочетаться с ним:
"Accuracy is a key classification statistic for understanding model performance." Точность является ключевой статистикой классификации для понимания производительности модели.
"Confusion matrix provides essential classification statistics to assess the results." Матрица смешений предоставляет важную статистику классификации для оценки результатов.
"Using these classification statistics, we can improve the machine learning model significantly." Используя эту статистику классификации, мы можем значительно улучшить модель машинного обучения.
Predictive statistics (предсказательные статистики)
Антонимы:
Такой подход к анализу "classification statistics" помогает сделать более обоснованные выводы и улучшить качество работы в области аналитики данных.