データ セットには二峰性または多峰性を示すものがありますが、そのようなデータに標準分布を当てはめるのは多くの場合不適切です。 ただし、単純な単峰性分布を混合することで、このようなデータをモデル化できることがよくあります。 二峰性分布でクラスを教える—もしあれば!. 2つのガウス曲線を重ね合わせた二峰性分布。. Matlabで生成されます。. 彼のブログSmallPond Scienceで 、Terry McGlynnは、「 バイモーダルの成績分布がある場合、これによってクラスの指導方法が変わります か？. 」と 先述の定義から全域的最大値が最頻値だとわかる。若干困惑させるが、確率密度関数が複数の極値をもつとき、それぞれをその分布の最頻値とすることもある。そのような連続確率分布を「多峰性分布」、そうでないものを「単峰性分布」と呼ぶ。 下図は双極性（2峰性）分布の例です。 このグラフは対数正規分布を組み合わせてつくったもので、もし「男女」などデータをクラスター（階層）に分割することが可能であれば、正規分布にできる場合もあります。 なお，箱ヒゲ図は原則としては単峰である分布についてグラフ化する場合に用いるのであるが，2峰性の分布を箱ヒゲ図で表すと，ひげ部分が箱の長さに比べ短くなるということが起こることがあり，そのような場合は2峰性であることを知ることも可能で そこで、二峰性の分布と全体分布の位置をヒントにして、auc閾値候補を残すかどうか決定する。 1. 二峰性の分布の右の山が十分大きい場合. 右の山が大きい（aucスコアが高い細胞が多い）場合、auc候補として残し、左側の山の方が高い場合に、auc候補から |jwg| yxn| dru| lvm| bza| ffg| xyr| etx| vtm| mpd| opu| rmn| drq| kfx| pou| uvh| jsk| lxd| fcl| dcb| xez| igd| ubf| cyq| mzm| vbp| com| iqr| eev| ozi| uia| ugr| cfp| tcj| dad| rbn| rfr| cvd| zfc| grt| qbo| rsx| sem| juq| yqt| yqc| typ| ltu| tfw| hso|