Машинско учење о метрикама учинка

1. Које су различите метрике учинка у машинском учењу?
2. Шта је матрица перформанси у машинском учењу?
3. Како мерите перформансе машинског учења?
4. Које су метрике учинка за класификацију?

Које су различите метрике учинка у машинском учењу?

Можемо да користимо класификационе перформансе као што су губитак протока, тачност, АУЦ (површина испод криве) итд. Још један пример метрике за процену алгоритама машинског учења је прецизност, опозив, која се може користити за сортирање алгоритама које првенствено користе претраживачи.

Шта је матрица перформанси у машинском учењу?

Метрике учинка су део сваког процеса машинског учења. Кажу вам да ли напредујете и стављају број на то. Свим моделима машинског учења, било да се ради о линеарној регресији или СОТА техници попут БЕРТ -а, потребна је метрика за процену перформанси.

Како мерите перформансе машинског учења?

Разни начини за процену перформанси модела машинског учења

1. Матрица забуне.
2. Тачност.
3. Прецизност.
4. Поврат.
5. Специфичност.
6. Ф1 резултат.
7. Прецисион-Рецалл или ПР крива.
8. РОЦ (пријемне оперативне карактеристике) крива.

Које су метрике учинка за класификацију?

Најчешће коришћене метрике учинка за проблем класификације су следеће, Тачност. Матрица забуне. Прецизност, опозив и резултат Ф1.