Метрики классификации в Python доктора Элвина Анга
https://www.alvinang.sg/s/Classification_Metrics_for_ML_Models_by_Dr_Alvin_Ang.ipynb
Когда использовать Что?
Что такое точность?
Точность от 0 до 1
- 0 = ПЛОХОЕ
- 1 = ХОРОШО
Проблемы с использованием Точности
Метрику точности можно использовать только в сбалансированном наборе данных.
Если он используется в несбалансированном наборе данных, результат может быть очень точным, даже если это НЕ.
Чтобы противостоять дисбалансу, мы используем показатель F1 (который включает в себя как точность, так и отзыв).
Точность в Питоне
from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [0, 1, 2, 3] accuracy_score(y_true, y_pred) #50% accuracy! not bad!
О докторе Элвине Анге
Доктор Элвин Анг получил степень доктора философии, магистра и бакалавра в NTU, Сингапур. Ранее он был главным консультантом (наука о данных), а также доцентом. Он также был адъюнкт-лектором SUSS в течение 8 лет. Его внимание и интерес сосредоточены в области науки о данных в реальном мире. Хотя по образованию он операционный исследователь, его страсть к практическим применениям перевешивает его академическое образование. Он ученый, предприниматель, а также личный/деловой консультант.
Подробнее о нем на www.AlvinAng.sg.