Strojno učenje meritev uspešnosti

1. Kakšne so različne meritve uspešnosti v strojnem učenju?
2. Kaj je matrika uspešnosti v strojnem učenju?
3. Kako merite uspešnost strojnega učenja?
4. Kakšne so meritve uspešnosti za razvrščanje?

Kakšne so različne meritve uspešnosti v strojnem učenju?

Uporabljamo lahko meritve uspešnosti klasifikacije, kot so izguba dnevnika, natančnost, AUC (območje pod krivuljo) itd. Drug primer metrike za vrednotenje algoritmov strojnega učenja je natančnost, odpoklic, ki se lahko uporablja za razvrščanje algoritmov, ki jih uporabljajo predvsem iskalniki.

Kaj je matrika uspešnosti v strojnem učenju?

Meritve uspešnosti so del vsakega načrta strojnega učenja. Povedali vam bodo, če napredujete, in navedli številko. Vsi modeli strojnega učenja, pa naj gre za linearno regresijo ali tehniko SOTA, kot je BERT, potrebujejo metriko za presojo uspešnosti.

Kako merite uspešnost strojnega učenja?

Različni načini ocenjevanja uspešnosti modela strojnega učenja

1. Matrika zmede.
2. Natančnost.
3. Natančnost.
4. Odpoklic.
5. Specifičnost.
6. Rezultat F1.
7. Krivulja Precision-Recall ali PR.
8. Krivulja ROC (sprejemnik obratovalne lastnosti).

Kakšne so meritve uspešnosti za razvrščanje?

Najpogosteje uporabljene meritve uspešnosti pri klasifikacijskem problemu so naslednje, Natančnost. Matrika zmede. Natančnost, odpoklic in rezultat F1.