ClassifierMeasurements,LearnedDistribution,およびその他の関数のオプションで,数値結果がその不確かさとともに返されるべきかどうかを指定する.
ComputeUncertainty
ClassifierMeasurements,LearnedDistribution,およびその他の関数のオプションで,数値結果がその不確かさとともに返されるべきかどうかを指定する.
詳細
- 不確かさはAroundを使って与えられる.
- 生成された不確かさの区間は,一般に,1つの標準偏差に相当する.
例題
例 (2)
分類器を作り,ClassifierMeasurementsを使って検定する:
c = Classify[{1 -> "A", 2 -> "A", 3.5 -> "B", 4 -> "A", 5 -> "B", 6 -> "B"}]cm = ClassifierMeasurements[c, {2.2 -> "A", 2.7 -> "A", 4.5 -> "B", 1.4 -> "B"}]cm["Accuracy", ComputeUncertainty -> True]cm["F1Score", ComputeUncertainty -> True]"Multinormal"分布を名義的データ集合について訓練する:
ld = LearnDistribution[{"A", "A", "B", "B", "B"}, Method -> "Multinormal"]PDF[ld, "A"]PDF[ld, "A"]ComputeUncertaintyを使って結果の不確かさを得る:
PDF[ld, "A", ComputeUncertainty -> True]MaxIterationsを大きくして推定精度を高くする:
PDF[ld, "A", MaxIterations -> 1000, ComputeUncertainty -> True]テキスト
Wolfram Research (2019), ComputeUncertainty, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/ComputeUncertainty.html.
CMS
Wolfram Language. 2019. "ComputeUncertainty." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/ComputeUncertainty.html.
APA
Wolfram Language. (2019). ComputeUncertainty. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ComputeUncertainty.html
BibTeX
@misc{reference.wolfram_2026_computeuncertainty, author="Wolfram Research", title="{ComputeUncertainty}", year="2019", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/ComputeUncertainty.html}", note=[Accessed: 08-September-2026]}
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