Когда дело доходит до оценки моделей машинного обучения, важно выбрать правильную метрику для конкретной проблемы, которую вы пытаетесь решить. Подходящая метрика может зависеть от типа проблемы (классификация, регрессия, кластеризация), целей модели и других факторов, таких как несбалансированные классы или потребность в вероятностных прогнозах.

Мы рассмотрим ряд общих метрик для оценки моделей машинного обучения, включая метрики классификации, метрики регрессии и метрики кластеризации, а также пошаговое руководство по выбору правильной метрики для конкретной проблемы, над которой вы работаете.

К концу этого руководства у вас будет четкое представление о том, как выбрать подходящую метрику для оценки моделей машинного обучения и понимания производительности моделей.

Вот что вы можете ожидать от этого руководства:

  • Обзор общих показателей для оценки моделей машинного обучения
  • Глубокое погружение в метрики классификации, регрессии и кластеризации
  • Практическое руководство по выбору правильной метрики для конкретной проблемы, над которой вы работаете.
  • Советы по пониманию сильных и слабых сторон различных показателей.

I. Показатели классификации

Метрики классификации используются для оценки производительности моделей классификации, которые используются для прогнозирования категориальной метки для заданных входных данных. Некоторые общие показатели классификации включают в себя:

  • Aточность. Точность — это доля правильных прогнозов, сделанных моделью. Он рассчитывается как количество правильных прогнозов, деленное на общее количество прогнозов. Хотя точность является полезной метрикой, она может вводить в заблуждение, если классы несбалансированы (например, если отрицательных примеров намного больше, чем положительных).
  • Точность и полнота. Точность — это доля правильных положительных прогнозов, сделанных моделью, а полнота — это доля фактических положительных примеров, которые были правильно предсказаны. Эти показатели часто используются вместе, поскольку они могут предоставить дополнительную информацию о производительности модели.
  • Показатель F1. Показатель F1 — это показатель, сочетающий в себе точность и полноту. Он рассчитывается как среднее гармоническое между точностью и полнотой и является полезной метрикой, когда мы хотим сбалансировать точность и полноту.
  • AUC-ROC: кривая AUC-ROC (площадь под рабочей характеристикой приемника) — это показатель, который измеряет способность модели различать положительные и отрицательные примеры. Он рассчитывается путем построения графика истинных положительных результатов в сравнении с ложными положительными результатами при различных пороговых значениях классификации. AUC-ROC — полезная метрика, когда мы хотим оптимизировать общую производительность модели.

II. Метрики регрессии

Метрики регрессии используются для оценки производительности регрессионных моделей, которые используются для прогнозирования непрерывного числового значения для заданных входных данных. Некоторые общие показатели регрессии включают в себя:

  • Средняя абсолютная ошибка. Средняя абсолютная ошибка (MAE) — это средняя абсолютная разница между прогнозируемыми значениями и истинными значениями. Он рассчитывается как сумма абсолютных разностей, деленная на количество прогнозов.
  • Среднеквадратическая ошибка. Среднеквадратическая ошибка (MSE) — это среднеквадратическая разница между прогнозируемыми и истинными значениями. Он рассчитывается как сумма квадратов разностей, деленная на количество прогнозов. MSE является широко используемой метрикой для регрессии, поскольку она больше наказывает за большие ошибки, чем MAE.
  • Среднеквадратичная ошибка. Среднеквадратическая ошибка – это квадратный корень из среднеквадратичной ошибки. Это широко используемый показатель для регрессии, поскольку он находится в тех же единицах, что и исходные данные, и его легче интерпретировать, чем MSE.
  • R-квадрат. R-квадрат — это показатель, который измеряет долю дисперсии целевой переменной, которая объясняется моделью. Он рассчитывается как отношение суммы квадратов различий между прогнозируемыми значениями и средним значением истинных значений к сумме квадратов различий между истинными значениями и средним значением истинных значений. R-квадрат — полезная метрика для оценки общего соответствия модели.

III. Кластеризация показателей

Показатели кластеризации используются для оценки производительности моделей кластеризации, которые используются для группировки похожих точек данных в кластеры. Некоторые общие показатели кластеризации включают в себя:

  • Скорректированный индекс Рэнда. Скорректированный индекс Рэнда — это показатель, который измеряет соответствие между прогнозируемыми кластерами и истинными кластерами. Он рассчитывается как отношение количества пар точек, находящихся в одном кластере как в прогнозируемом, так и в истинном кластерах, к общему количеству пар точек.
  • Взаимная информация. Взаимная информация — это показатель, который измеряет объем информации, совместно используемой прогнозируемыми кластерами и истинными кластерами. Он рассчитывается как разница между энтропией истинных кластеров и энтропией предсказанных кластеров.
  • Однородность, полнота и V-мера. Однородность — это показатель, который измеряет степень, в которой все кластеры содержат только точки данных, принадлежащие одному классу. Полнота — это показатель, который измеряет степень, в которой все точки данных, принадлежащие одному классу, относятся к одному и тому же кластеру. V-мера — это метрика, которая объединяет однородность и полноту в единую оценку. Эти показатели часто используются вместе для оценки производительности моделей кластеризации.

IV. Выбор правильной метрики для конкретной проблемы

  • Понимание проблемы и целей модели. Первым шагом в выборе подходящей метрики является понимание проблемы, которую вы пытаетесь решить, и целей модели. Например, если вы пытаетесь предсказать вероятность оттока клиентов, вы можете оптимизировать точность или отзыв, поскольку вы хотите свести к минимуму количество ложных срабатываний (клиенты, которые, по прогнозам, будут отходить, но этого не происходит) или ложноотрицательные результаты. (клиенты, которые действительно уходят, но это не прогнозируется).
  • Выберите подходящую метрику в зависимости от типа проблемы. Подходящая метрика будет зависеть от типа проблемы, над которой вы работаете. Для задач классификации вы можете использовать точность, точность, полноту или оценку F1. Для задач регрессии вы можете использовать MAE, MSE, RMSE или R-квадрат. Для задач кластеризации вы можете использовать скорректированный индекс Рэнда, взаимную информацию, однородность, полноту или V-меру.
  • Учитывайте дополнительные факторы. При выборе подходящей метрики могут учитываться дополнительные факторы, например несбалансированные классы или необходимость вероятностных прогнозов. Например, если вы работаете с несбалансированным набором данных, вы можете использовать такую ​​метрику, как AUC-ROC или показатель F1, который в таких случаях может быть более информативным, чем точность.

Выбор правильной метрики для оценки моделей машинного обучения имеет решающее значение для понимания производительности модели и выбора лучшей модели для конкретной задачи. Существует широкий спектр метрик, доступных для оценки различных типов моделей машинного обучения, и важно выбрать подходящую метрику, исходя из конкретной проблемы и целей модели. Следуя шагам, описанным в этом руководстве, вы