Metryki niezrównoważonej klasyfikacji

1. Jakich metryk użyjesz w problemie z klasyfikacją?
2. Jakiej metryki należy użyć do oceny klasyfikatora, jeśli dane są niezrównoważone W jaki sposób są uzyskiwane?
3. Jak radzisz sobie z niezrównoważonymi danymi w klasyfikacji??
4. Której metryki można użyć do oceny modelu klasyfikacji?

Jakich metryk użyjesz w problemie z klasyfikacją?

Najczęściej używane metryki wydajności dla problemu klasyfikacji są następujące:,

• Precyzja.
• Matryca zamieszania.
• Precyzja, przypomnienie i wynik F1.
• ROC AUC.
• Utrata kłód.

Jakiej metryki należy użyć do oceny klasyfikatora, jeśli dane są niezrównoważone W jaki sposób są uzyskiwane??

Metryka precyzji mówi nam, ile przewidywanych próbek jest istotnych i.mi. nasze błędy w klasyfikowaniu próbki jako poprawnej, jeśli to nieprawda. ta metryka jest dobrym wyborem dla scenariusza niezrównoważonej klasyfikacji.

Jak radzisz sobie z niezrównoważonymi danymi w klasyfikacji??

7 technik postępowania z niezrównoważonymi danymi

1. Użyj właściwych wskaźników oceny. ...
2. Próbkuj ponownie zestaw treningowy. ...
3. Używaj walidacji krzyżowej K-fold we właściwy sposób. ...
4. Połącz różne ponownie próbkowane zestawy danych. ...
5. Próbkuj ponownie w różnych proporcjach. ...
6. Klaster obfitej klasy. ...
7. Zaprojektuj własne modele.

Której metryki można użyć do oceny modelu klasyfikacji?

Obszar pod krzywą (AUC) jest jednym z najczęściej używanych wskaźników do oceny. Jest używany do problemu klasyfikacji binarnej. AUC klasyfikatora jest równe prawdopodobieństwu, że klasyfikator oceni losowo wybrany pozytywny przykład wyżej niż losowo wybrany negatywny przykład.