Topmusicanswers
- Jakie są różne metryki wydajności w uczeniu maszynowym?
- Czym jest macierz wydajności w uczeniu maszynowym?
- Jak mierzysz wydajność uczenia maszynowego??
- Jakie są wskaźniki wydajności do klasyfikacji?
Jakie są różne metryki wydajności w uczeniu maszynowym?
Możemy użyć metryk wydajności klasyfikacji, takich jak Log-Loss, Accuracy, AUC (Area under Curve) itp. Innym przykładem metryki do oceny algorytmów uczenia maszynowego jest precyzja, przypomnienie, która może być wykorzystana do sortowania algorytmów używanych głównie przez wyszukiwarki.
Czym jest macierz wydajności w uczeniu maszynowym?
Wskaźniki wydajności są częścią każdego procesu uczenia maszynowego. Mówią ci, czy robisz postępy, i umieszczają na tym liczbę. Wszystkie modele uczenia maszynowego, niezależnie od tego, czy jest to regresja liniowa, czy technika SOTA, taka jak BERT, potrzebują metryki do oceny wydajności.
Jak mierzysz wydajność uczenia maszynowego??
Różne sposoby oceny wydajności modelu uczenia maszynowego
- Macierz pomyłek.
- Precyzja.
- Precyzja.
- Przypomnienie sobie czegoś.
- Specyficzność.
- Wynik F1.
- Precyzja-Recall lub krzywa PR.
- Krzywa ROC (Charakterystyka działania odbiornika).
Jakie są wskaźniki wydajności do klasyfikacji?
Najczęściej używane metryki wydajności dla problemu klasyfikacji są następujące: Dokładność. Matryca zamieszania. Precyzja, przypomnienie i wynik F1.
