Metryki oceny modelu

1. Czym są metryki oceny modelu?
2. Jakie są metryki wybrane do oceny wydajności modelu??
3. Jakie są rodzaje metryk oceny?
4. Jakiej metryki możesz użyć do oceny modelu klasyfikacji?

Czym są metryki oceny modelu?

Zdefiniujmy teraz metryki oceny do oceny wydajności modelu uczenia maszynowego, który jest integralną częścią każdego projektu z dziedziny nauki o danych. Ma na celu oszacowanie dokładności uogólnienia modelu na przyszłych (niewidocznych/poza próbą) danych.

Jakie są metryki wybrane do oceny wydajności modelu??

Dokładność : odsetek całkowitej liczby prognoz, które były poprawne. Dodatnia wartość predykcyjna lub precyzja : odsetek pozytywnych przypadków, które zostały prawidłowo zidentyfikowane. Negatywna wartość predykcyjna : odsetek przypadków negatywnych, które zostały prawidłowo zidentyfikowane.

Jakie są rodzaje metryk oceny?

Ten post dotyczy różnych wskaźników oceny oraz tego, jak i kiedy ich używać.

• Dokładność, precyzja i wycofanie: A. ...
• F1 Score: To moja ulubiona metryka oceny i często używam jej w moich projektach klasyfikacji. ...
• Utrata logów/binarna crossentropia. ...
• Kategoryczna Crossentropia. ...
• AUC.

Jakiej metryki możesz 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.