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Independent binning of truth and prediction can have disadvantages

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
data-visualization, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia leggendo l’entry point audplot.distribution e riproducendo l’esempio collegato con valori di classe. Determina il comportamento di binning previsto per i valori reali e le predizioni, quindi verifica che la visualizzazione risultante renda chiaro il loro confronto senza perdere la coerenza introdotta nella versione 1.3.2.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

With version 1.3.2 we introduced independent binning of truth and prediction for audplot.distribution to ensure the same distribution is always plotted in the same way.
This can have the disadvantage that truth and prediction are differently presented even though they would strongly favor the same binning (e.g. when the underlying predictions are classes). Look at the following example

image

Looking at the line plot you can see that the second class is less likely to be predicted compared to the truth values. But if you look at the binning this is not easily to see as the blue bar is lower (because it uses a broader binning).

Lingua principale
Python
Stelle
1
Fork
0
Merge medio
3m
PR unite (30g)
1

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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