Матрица путаницы, точность, отзыв, оценка F1 и кривая ROC В этой статье мы обсудим, почему точность не всегда является лучшей мерой для оценки производительности модели, особенно в случае задач классификации, а затем представим альтернативные метрики, которые дают нам лучшее представление о том, насколько хорошо работает наш классификатор. Мы также приводим примеры, чтобы получить представление об этих метриках и понять, когда что использовать. Но прежде чем перейти непосредственно к..

Основы машинного обучения: матрица путаницы Что такое матрица путаницы? Матрица путаницы — это понимание результата машинного обучения. Он визуализирует результат машинного обучения и представляет результат в табличном формате. Он представляет, какие все предсказанные значения верны, а какие все предсказанные значения ошибочны. Почему матрица путаницы? В моделях классификации высока вероятность того, что модель не идеальна. Результат может определенно сказать об общих..

Классификация — это тип задачи контролируемого машинного обучения, целью которой является прогнозирование класса или категории входного экземпляра на основе набора функций или атрибутов. В задаче классификации целевая переменная (то есть переменная, которую мы хотим предсказать) является категориальной, что означает, что она может принимать дискретный набор значений или меток. Существует два основных типа задач классификации: бинарная классификация и многоклассовая классификация...

Что такое Precision, напомним, f score? Это метрики, используемые для задач классификации простым языком, но теперь вы можете подумать, зачем нужно использовать все эти метрики, когда у нас есть простая метрика, называемая точностью, для измерения правильности модели! Причина в том, что точность не может дать нам правильную оценку того, как модель будет работать с невидимыми данными все время, особенно когда у нас есть несбалансированные данные . Рассмотрим проблему классификации..

Я считаю, что это общая тема. Тем не менее, я делюсь тем, как я понял эти концепции, потому что мне потребовалось некоторое время, чтобы понять эти концепции. Во-первых, я начну с матрицы путаницы , также известной как матрица ошибок. Это фундаментальная концепция для понимания в области машинного обучения. Матрица путаницы отображает количество истинных положительных, истинных отрицательных, ложноположительных и ложноотрицательных результатов при определенном количестве точек..