Topmusicanswers
- Kaj so meritve vrednotenja modela?
- Katere meritve so izbrane za oceno uspešnosti modela?
- Kakšne so različne vrste meritev vrednotenja?
- Katero metriko lahko uporabite za oceno klasifikacijskega modela?
Kaj so meritve vrednotenja modela?
Določimo zdaj meritve vrednotenja za vrednotenje uspešnosti modela strojnega učenja, ki je sestavni del vsakega projekta znanosti o podatkih. Njegov namen je oceniti posplošitveno natančnost modela na prihodnjih (nevidnih/zunaj vzorčnih) podatkih.
Katere meritve so izbrane za oceno uspešnosti modela?
Natančnost: delež skupnega števila napovedi, ki so bile pravilne. Pozitivna napovedna vrednost ali natančnost: delež pozitivnih primerov, ki so bili pravilno identificirani. Negativna napovedna vrednost: delež negativnih primerov, ki so bili pravilno identificirani.
Kakšne so različne vrste meritev vrednotenja?
Ta objava govori o različnih meritvah vrednotenja ter o tem, kako in kdaj jih uporabiti.
- Natančnost, natančnost in odpoklic: A. ...
- Ocena F1: To je moja najljubša ocenjevalna metrika, ki jo pogosto uporabljam pri svojih klasifikacijskih projektih. ...
- Izguba dnevnika/binarna krossentropija. ...
- Kategorična krossentropija. ...
- AUC.
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.
