Linearer Diskriminanzwert
Zählen Sie eine zweidimensionale Beobachtung gegen zwei Gaußische Klassen mit einer gemeinsamen positiven-definiten Kovarianz.
IHRE BERECHNUNG
Ergebnis
—
Rechenschritte
Gehen Sie die Schritte einzeln durch oder zeigen Sie die gesamte Berechnung an. Die Schritte verwenden Ihre aktuellen Eingaben.
Berechnungsmethode
Validieren Sie die gemeinsame Kovarianz durch Cholesky Factorization, dann bewerten Sie die Gaussian Diskriminant Differenz.
Log odds=(μ1−μ0)ᵀΣ⁻¹x−(μ1ᵀΣ⁻¹μ1−μ0ᵀΣ⁻¹μ0)/2+log prior odds
Rechenbeispiel
Identitätskovarianz, Mittel(0,0)/(2,2), gleiche Vor- und Abfrage(1,1) geben gleiche Werte.
Annahmen und Hinweise zu den Eingaben
Zwei eingegebene Gaußsche Modelle mit gleicher Kovarianz; keine Trainingsdaten-Kovarianz-Schätzung, Genauigkeitsbeurteilung oder kausale Inferenz. Sehr schlecht konditionierte Kovarianz wird abgelehnt.
Hinweise zum Rechner
Kann ich eigene Werte eingeben?
Ja. Ersetzen Sie die Beispielwerte durch Ihre eigenen Eingaben. Ergebnis, Rechenschritte, Tabellen und gegebenenfalls Diagramme werden entsprechend aktualisiert. Bei leeren oder ungültigen Eingaben wird das Ergebnis gelöscht. Fehlende Angaben werden niemals unbemerkt durch Beispielwerte ersetzt.
Sind die Ergebnisse exakt?
Die Ergebnisse beruhen auf Gleitkommaarithmetik und werden für die Anzeige gerundet. Beachten Sie die Formel, die Annahmen und die gegebenenfalls angegebene Datengenauigkeit.
Werden meine Eingaben hochgeladen?
Die Berechnung erfolgt in Ihrem Browser. Ein Benutzerkonto, Datei-Uploads oder ein externer KI-Dienst sind nicht erforderlich. Beim Neuladen der Seite werden die Eingaben zurückgesetzt.
Berechnen Sie die Kovarianz-skalierte multivariate Distanz von einer eingegebenen Punkt-, Zentrum- und Positiv-Definite-Kovarianz-Matrix.
Kombinieren Sie eingegeben unabhängige Gaussian Feature-Modelle in eine binäre Klasse posterior Score.
Fit binäre Ergebnisse gegen einen numerischen Prädiktor mit einer expliziten standardisierten L2-Slope Strafe und eine Abfrage Wahrscheinlichkeit zu bewerten.
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