Topmusicanswers
- Шта су метрике процене модела?
- Које су метрике изабране за процену перформанси модела?
- Које су различите врсте мерила вредновања?
- Коју метрику можете користити за процену класификационог модела?
Шта су метрике процене модела?
Хајде сада да дефинишемо метрику оцењивања за вредновање перформанси модела машинског учења, који је саставни део сваког пројекта науке о подацима. Циљ му је процијенити тачност генерализације модела на будућим (невиђеним/ван узорка) подацима.
Које су метрике изабране за процену перформанси модела?
Тачност: проценат укупног броја предвиђања која су била тачна. Позитивна предиктивна вредност или прецизност: проценат позитивних случајева који су исправно идентификовани. Негативна предиктивна вредност: удео негативних случајева који су исправно идентификовани.
Које су различите врсте мерила вредновања?
Овај пост говори о различитим метрикама процене и како и када их користити.
- Тачност, прецизност и опозив: А. ...
- Оцена Ф1: Ово је моја омиљена метрика оцењивања и често је користим у пројектима класификације. ...
- Губитак дневника/бинарна кроссентропија. ...
- Категоријална кроснтропија. ...
- АУЦ.
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.
