Meritve za neuravnoteženo klasifikacijo

1. Katere meritve bi uporabili pri klasifikacijskem problemu?
2. Katero meritev morate uporabiti za oceno razvrščevalnika, če so podatki neuravnoteženi Kako nastanejo?
3. Kako ravnate z neuravnoteženimi podatki pri razvrščanju?
4. Katero metriko lahko uporabite za oceno klasifikacijskega modela?

Katere meritve bi uporabili pri klasifikacijskem problemu?

Najpogosteje uporabljene meritve uspešnosti pri klasifikacijskem problemu so naslednje,

• Natančnost.
• Matrika zmede.
• Natančnost, odpoklic in rezultat F1.
• ROC AUC.
• Izguba hloda.

Katero meritev morate uporabiti za oceno razvrščevalnika, če so podatki neuravnoteženi Kako nastanejo?

Natančna metrika nam pove, koliko napovedanih vzorcev je relevantnih i.e. naše napake pri razvrščanju vzorca kot pravilnega, če to ni res. ta meritev je dobra izbira za scenarij neuravnotežene klasifikacije.

Kako ravnate z neuravnoteženimi podatki pri razvrščanju?

7 tehnik ravnanja z neuravnoteženimi podatki

1. Uporabite prave meritve ocenjevanja. ...
2. Ponovno vzorec kompleta usposabljanja. ...
3. Uporabite K-kratno navzkrižno preverjanje na pravilen način. ...
4. Sestavite različne na novo vzorčene nabore podatkov. ...
5. Ponovno vzorčenje z različnimi razmerji. ...
6. Združite bogat razred. ...
7. Oblikujte svoje modele.

Katero metriko lahko uporabite za oceno klasifikacijskega modela?

Površina pod krivuljo (AUC) je ena najpogosteje uporabljenih meritev za vrednotenje. Uporablja se za problem binarne klasifikacije. AUC klasifikatorja je enaka verjetnosti, da bo klasifikator naključno izbrani pozitivni primer postavil višje od naključno izbranega negativnega primera.