Публикации по теме 'performance-metrics'


Какие меры предосторожности необходимо учитывать при использовании «коэффициента детерминации»?
Коэффициент детерминации, также известный как R-квадрат, представляет собой статистическую метрику, используемую для оценки того, насколько хорошо регрессионная модель соответствует данным. Он измеряет долю дисперсии зависимой переменной, которая может быть объяснена независимыми переменными в модели. Другими словами, он указывает процент изменения в …
BenchMetrics: «Насколько надежны показатели производительности бинарной классификации?»
Точность, F1 или TPR (также известная как полнота или чувствительность) – это хорошо известные и широко используемые показатели для оценки и сравнения эффективности классификации на основе машинного обучения. Какой показатель производительности бинарной классификации является наиболее надежным? Точность, F1 , TPR или BACC (сбалансированная точность), CK (каппа Коэна), nMI (нормализованная взаимная информация) и MCC (коэффициент корреляции Мэтьюза)? Уверены ли мы, что..
ML Series8: Оценка
Как узнать, работает ли модель? Мы рассмотрели некоторые из наиболее репрезентативных современных алгоритмов машинного обучения в предыдущих сериях. Это может дать нам хороший старт для создания прогностических моделей с учителем. Одного изучения моделей недостаточно, поскольку вы не можете управлять тем, что не можете измерить . Этот пост будет посвящен измерению производительности, насколько хороша модель и как ее понять. Регрессия Классификация Выше..
MAPE против MAE: какой показатель лучше?
Лорен Гилберт Введение Поиск в Интернете дает множество результатов о том, что такое MAE и MAPE и когда их использовать. Эта статья будет отличаться тем, что представит читателю многочисленные примеры, подчеркивающие преимущества и недостатки каждого показателя, их различия и контексты, для которых они лучше всего подходят. Что такое MAPE и MAE? MAPE и MAE — это метрики производительности, которые можно использовать для оценки эффективности регрессионных моделей, а также других..
Неделя № 5 в машинном обучении
Повышение точности моделей машинного обучения Производительность модели всегда измеряется с использованием установленных методов оценки, о которых мы упоминали ранее. Эти метрики помогают сравнивать или оценивать производительность модели и решать, работает ли она лучше или хуже. Большинство специалистов по данным сдаются, когда дело доходит до повышения производительности модели. Это сложная деятельность. Способы улучшения производительности модели включают в себя: Данные..
Подробное понимание показателей AUC: в чем смысл?
Одновременное изучение альтернативных показателей для более глубокого понимания Привет! Сегодня мы углубимся в конкретную метрику, используемую для оценки эффективности модели — показатель AUC. Но прежде чем мы углубимся в подробности, задумывались ли вы когда-нибудь, почему иногда необходимы неинтуитивные оценки для оценки производительности наших моделей? Независимо от того, обрабатывает ли наша модель один класс или несколько классов, основная цель остается неизменной:..
Метрики производительности для оценки алгоритма машинного обучения
Не все методы оценки модели одинаковы В машинном обучении у нас есть различные метрики для оценки производительности модели, например точность, матрица неточностей, точность, отзыв, F1-оценка, лог-потери, AUC, распределение ошибок, MAD (медианное абсолютное распределение). Некоторые из них предназначены для классификации, а некоторые - для задачи регрессии. Давайте придерживаться метрик классификации в этой части, а метрики, относящиеся к регрессии, будут в другой части этой статьи...