Topmusicanswers
- Mikä on mallin arviointimittari?
- Mitkä ovat mittarit, jotka on valittu mallin suorituskyvyn arvioimiseksi?
- Mitä erilaisia arviointimittareita on??
- Mitä tietoja voit käyttää luokitusmallin arviointiin??
Mikä on mallin arviointimittari?
Määritelkäämme nyt arviointimittarit koneoppimismallin suorituskyvyn arvioimiseksi, joka on olennainen osa mitä tahansa tietotekniikkahanketta. Sen tavoitteena on arvioida mallin yleistystarkkuus tulevaisuuden (näkymättömät/näytteen ulkopuoliset) tiedoista.
Mitkä ovat mittarit, jotka on valittu mallin suorituskyvyn arvioimiseksi?
Tarkkuus: osuus oikeiden ennusteiden kokonaismäärästä. Positiivinen ennakoiva arvo tai tarkkuus: oikein tunnistettujen positiivisten tapausten osuus. Negatiivinen ennakoiva arvo: oikein tunnistettujen negatiivisten tapausten osuus.
Mitkä ovat erilaiset arviointimittarit?
Tämä viesti käsittelee erilaisia arviointimittareita ja miten ja milloin niitä käytetään.
- Tarkkuus, tarkkuus ja muistutus: A. ...
- F1 -pisteet: Tämä on suosikki arviointimittari, ja käytän sitä usein luokitusprojekteissani. ...
- Lokitappio/binäärinen ristikesto. ...
- Kategorinen ristikesto. ...
- AUC.
Mitä tietoja voit käyttää luokitusmallin arviointiin??
AUC (Area Under Curve) on yksi yleisimmin käytetyistä arviointimittareista. Sitä käytetään binääriluokitusongelmaan. Luokittelijan AUC on yhtä suuri kuin todennäköisyys, että luokittelija sijoittaa satunnaisesti valitun positiivisen esimerkin korkeammaksi kuin satunnaisesti valittu negatiivinen esimerkki.
