Пошаговое объяснение одной из самых популярных метрик оценки для рекомендаций или проблем ранжирования Средняя средняя точность при K (MAP@K) — это один из наиболее часто используемых показателей оценки для рекомендательных систем и других задач классификации, связанных с ранжированием . Поскольку эта метрика представляет собой набор различных метрик или слоев ошибок, ее может быть не так просто понять на первый взгляд. В этой статье шаг за шагом объясняется MAP@K и его..

Введение в логистическую регрессию Модель линейной регрессии соответствует линии и предсказывает непрерывное значение. Например, мы можем использовать линейную регрессию для оценки стоимости дома. С другой стороны, логистическая регрессия соответствует s-образной (сигмовидной) функции и предсказывает, является ли что-то истинным или ложным. В основном он применяется к задачам бинарной классификации . В видео ниже вы узнаете о логистической регрессии и рассмотрите проблему бинарной..

Метрики ошибок очень полезны при оценке производительности модели. Эти метрики ошибок могут в целом служить двум целям: во-первых, с помощью этих метрик ошибок мы можем узнать, насколько верны наши прогнозы, а во-вторых, с помощью этих метрик мы можем сравнить различные модели, а затем выбрать лучшую модель среди всех. Очевидно, что чем меньше ошибка, тем точнее прогнозы модели относительно будущих точек данных или просто прогнозы. Давайте рассмотрим некоторые из распространенных..