Говоря о классификации в машинном обучении, мы склонны сосредотачиваться на точности теста, т. е. на том, сколько экземпляров было правильно классифицировано среди общего количества тестовых экземпляров. Это может ввести в заблуждение, когда речь идет о несбалансированных данных. В этом посте мы обсудим другие показатели производительности, такие как полнота, точность и т. д., и какие дополнительные преимущества они предлагают по сравнению с точностью. Для простоты объяснения давайте..

Привет, ребята!! Итак, большинство из вас решали задачи, основанные на задачах классификации, верно? Когда модель построена, какую метрику вы часто используете. ТОЧНОСТЬ не так ли? Ну, мы часто говорим, что точность составляет 99%, поэтому модель должна работать отлично. Однако сталкивались ли вы когда-нибудь с такой ситуацией, когда даже после достижения очень высокой точности ваша модель не работает хорошо, давая прогнозы позже? Я сталкивался с этой проблемой несколько раз,..

Полное пошаговое руководство по оценке производительности модели машинного обучения. Введение Показатели производительности играют важную роль во всех рабочих процессах машинного обучения. Они не только означают прогресс, но и предлагают количественную меру для оценки улучшения модели. Каждая задача машинного обучения может быть отнесена к категории Регрессия или Классификация , и это различие распространяется и на показатели производительности. В этой статье мы..

Показатели эффективности классификации: 1. Простая точность 2. Точность 3. Вспомнить 4. F Бета-мера В нашей повседневной жизни мы сталкиваемся со многими классификационными ситуациями. Одним из них является выявление поддельных новостей из разборчивых новостей, которые в настоящее время распространяются в ваших семейных группах WhatsApp. Допустим, вы хотели проанализировать 100 новостных статей и классифицировать их как фейковые или не фейковые. Из матрицы путаницы вы можете..