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나는 차량의 과거 도착 시간을 입력 받아 다음 차량의 도착 시간을 추정하는 다중 경로 신경망 기반 추정기 (backpropagation 알고리즘 사용)가 있습니다. 특정 임계 값 (예를 들어, 10 초)에 기초하여, 추정기는 예측 된 시간을 높거나 낮음 (1 또는 0)으로 분류한다. 내 문제는 관찰 된 및 예상/예상 도착 시간 (1의 & 0)을 기반으로 전체 예측의 정확도 (또는 올바른 예측 속도)를 계산하는 방법은 무엇입니까?예측값의 정확도 계산
질문에 설명 된대로이 작업을 수행하고 있습니다. 높음 (1)은 10 초 미만의 기간을 의미하고 낮음 (0)은 10 초보다 큰 기간을 의미합니다. 나는 관측 된 값으로 예측 값을 검사한다. 따라서 4 세트의 값 즉, 낮음 | 예상 됨, 높음 | 예측 됨, 낮음 | 관측 값, 높음 |이 있습니다. 문제는 예측 알고리즘의 정확도를 어떻게 계산해야 하는가입니다. – user846400
아아 나는 그것을 놓쳤다! 다음과 같이 정확도를 계산할 수 있습니다 :'predicted' 값이'observed' 값과 일치하면'correct_count + = 1'을하십시오. 끝내면'correct_count'를 당신이 만든 예측의 총량으로 나눔으로써 정확성을 찾는다 :'correct_count/total_predictions_amount' – Sicco