La calculadora de relación de Fisher se utiliza en statistics y reconocimiento de patrones para evaluar la precisión con la que se pueden separar dos clases de datos. Resulta especialmente útil en problemas de selección y clasificación de características, especialmente en aprendizaje automático y minería de datos. Al calcular la razón entre la varianza interclase y la varianza intraclase, la razón de Fisher ofrece una medida clara de la distinción entre dos grupos según una característica específica.
Un índice de Fisher más alto indica que las clases están bien separadas, lo que hace que esta característica sea más útil para la clasificación. Por otro lado, un índice más bajo implica una superposición significativa entre las dos distribuciones, lo que sugiere que esta característica podría no ser muy eficaz para distinguir entre los grupos.
Fórmula de la calculadora de ratio de Fisher
Lugar:
μ₁ = Media de la clase 1
μ₂ = Media de la clase 2
σ₁² = Varianza de la clase 1
σ₂² = Varianza de la clase 2
Esta fórmula calcula el cuadrado de la diferencia entre las medias, dividido entre la suma de las varianzas. Es un número adimensional y proporciona una forma rápida de comparar la efectividad de las características en los modelos estadísticos.
Tabla de referencia general
| Variable de característica | Media (Clase 1) | Media (Clase 2) | Varianza (Clase 1) | Varianza (Clase 2) | Relación de Fisher |
|---|---|---|---|---|---|
| ALTO | 170 | 160 | 10 | 12 | 4.17 |
| Ligero | 65 | 60 | 20 | 25 | 0.56 |
| Presión sanguínea | 120 | 110 | 5 | 8 | 3.33 |
Utilice esta tabla para estimar o comparar los índices de Fisher para diferentes características antes de aplicar modelos de clasificación.
Ejemplo de calculadora de ratio de Fisher
Calculemos el índice de Fisher para dos clases de puntuaciones de pruebas:
Clase 1 (Grupo A):
Media (μ₁) = 85
Varianza (σ₁²) = 16
Clase 2 (Grupo B):
Media (μ₂) = 75
Varianza (σ₂²) = 25
Relación de Fisher = ( (85 - 75)² ) / (16 + 25)
= (10²) / 41
= 100 / 41
â ‰ ˆ 2.44
Interpretación: Un índice de Fisher de 2.44 indica que existe cierta separación entre los dos grupos según sus puntuaciones en las pruebas. Esta característica puede ser útil para distinguirlos.
Preguntas frecuentes más comunes
Un buen índice de Fisher suele ser significativamente mayor que 1. Valores más altos implican una mejor separación entre clases. Sin embargo, el umbral depende del contexto y del número de características que se estén comparando.
El coeficiente de Fisher básico está diseñado para comparar dos clases. Para múltiples clases, se utilizan extensiones como el discriminante lineal de Fisher o versiones generalizadas.
Sí. El índice de Fisher se utiliza comúnmente para la selección de características en tareas de clasificación. Las características con índices de Fisher más altos se consideran más discriminantes y suelen seleccionarse para entrenar modelos de aprendizaje automático.