Метрике за неуравнотежену класификацију

1. Које бисте метрике користили у проблему класификације?
2. Коју метрику треба да користите за процену класификатора ако су подаци неуравнотежени Како се изводи?
3. Како поступате са неуравнотеженим подацима у класификацији?
4. Коју метрику можете користити за процену класификационог модела?

Које бисте метрике користили у проблему класификације?

Најчешће коришћене метрике учинка за проблем класификације су следеће,

• Тачност.
• Матрица забуне.
• Прецизност, опозив и резултат Ф1.
• РОЦ АУЦ.
• Губитак дневника.

Коју метрику треба да користите за процену свог класификатора ако су подаци неуравнотежени Како се изводи?

Метрика прецизности нам говори колико је предвиђених узорака релевантно и.е. наше грешке у класификацији узорка као исправног ако то није тачно. ова метрика је добар избор за сценарио неуравнотежене класификације.

Како поступате са неуравнотеженим подацима у класификацији?

7 техника за руковање неуравнотеженим подацима

1. Користите праве метрике процене. ...
2. Поновите узорке комплета за обуку. ...
3. Користите К-фолд унакрсну проверу на прави начин. ...
4. Саставите различите скупове података који су поново узорковани. ...
5. Поновите узорке са различитим односима. ...
6. Скупите богату класу. ...
7. Дизајнирајте сопствене моделе.

Коју метрику можете користити за процену класификационог модела?

Површина испод криве (АУЦ) једна је од најчешће коришћених метрика за процену. Користи се за проблем бинарне класификације. АУЦ класификатора једнака је вероватноћи да ће класификатор насумично изабран позитиван пример рангирати више од насумично изабраног негативног примера.