Публикации по теме 'classification-metrics'
Метрики оценки в задаче классификации
Классификация — это контролируемая модель машинного обучения, используемая для классификации новых наблюдений. Модель учится на обучающих данных и классифицирует новые наблюдения. Выбор правильной метрики оценки для задачи классификации важен, поскольку она может варьироваться от проблемы к проблеме. Давайте разберемся с метриками оценки классификации.
1. Точность
Точность просто измеряет, насколько часто модель правильно предсказывает. Это отношение количества правильных..
Использование машинного обучения для принятия инвестиционных решений
Применяя свои знания о контролируемом машинном обучении, я хотел знать, как я могу использовать его для быстрой отдачи, и подумал, что Lending Club будет хорошим местом для начала.
Сравнивая «безопасные» инвестиционные продукты с доходностью от 3% до 7% в 2018 году и значительными капитальными затратами, Lending Club, одноранговая кредитная компания в США, основанная в 2006 году, позволяет инвесторам выбирать необеспеченные займы, в которые они хотят вложить деньги. , с платой за..
Простой способ отличить ошибки типов и метрики классификации
Когда я помогал своему другу подготовиться к его предстоящему собеседованию с аналитиком данных, мы провели пробное интервью по статистике и машинному обучению. Делая это, я смог просмотреть некоторые концепции и понял, что раньше меня путали между ошибками типа 1 и типа 2 при проверке гипотез, а также точностью и полнотой в модели классификации. Тем не менее, я нашел способ помочь мне легко запомнить эти понятия, используя примеры. На самом деле они действительно связаны друг с..
Машинное обучение: классификация (положительный и отрицательный класс)
Есть множество проблем, которые можно решить с помощью машинного обучения, классификация — одна из самых распространенных проблем. Определенно стоит изучить эту проблему и соответствующие решения, если вы хотите освоить машинное обучение.
В этой главе я хотел бы написать положительный и отрицательный класс машинного обучения, который можно использовать для задачи классификации.
Пожалуйста, внимательно прочитайте историю и давайте начнем.
Чтобы упростить понимание, давайте..
Освоение метрик классификации: руководство для начинающих [Часть 1: Точность, точность и полнота]
Глава 1: «Понимание основных метрик классификации: точность, точность и полнота»
Глава 2: «Баланс между точностью и полнотой: объяснение показателей F1, F0,5 и F2 » Глава 3: «Оценка несбалансированных данных: важность кривых ROC-AUC » Colab File : Файл Colab на Github Набор данных: Классификация спама и Классификация рака груди
1. Введение
-Метрики модели машинного обучения-
Показатели производительности модели машинного обучения уточняют производительность ваших моделей. Оценка вашей модели позволяет вам просмотреть и исправить вашу модель, если это необходимо.
При построении любой модели машинного обучения показатели производительности будут нашей важной критикой. Мы должны хорошо знать метрики оценки модели, а также понимать, как они работают и какой из них является наиболее важным, который следует учитывать для разных моделей. Будет эффективнее, когда мы..
Оценка метрик для многоклассовой классификации и реализации
Этот блог является продолжением этого поста .
До сих пор вы проходили метрики бинарной классификации. с этого момента мы изучим метрики для многоклассовой классификации, а в следующей статье вы изучите многоуровневую классификацию и ее метрики.
Мультиклассовая классификация — это не что иное, как решение проблемы классификации, когда у нас есть несколько классов (количество классов › 2) в целевом столбце. Например, классификация изображений фруктов на яблоки, апельсины и бананы...
