Когда дело доходит до оценки производительности модели машинного обучения, можно выбрать несколько показателей оценки в зависимости от типа выходных данных, которые должна производить модель. В этой статье мы сосредоточимся на трех распространенных типах вывода в машинном обучении: непрерывные, двоичные и многоклассовые прогнозы, а также обсудим некоторые из наиболее часто используемых метрик оценки для каждого из этих типов.
Во-первых, давайте более подробно определим каждый из этих типов вывода. Непрерывный вывод относится к модели, предназначенной для предсказания числового значения, такого как цена, вероятность или измерение. Двоичный вывод, с другой стороны, относится к модели, предназначенной для прогнозирования одного из двух возможных классов или категорий, таких как «да» или «нет», «истина» или «ложь», «положительно» или «отрицательно». ». Наконец, многоклассовый вывод относится к модели, которая предназначена для прогнозирования одного из нескольких возможных классов или категорий, таких как «красный», «зеленый» или «синий».
Когда дело доходит до оценки производительности модели, которая производит непрерывный вывод, одной из наиболее часто используемых метрик оценки является среднеквадратическая ошибка (RMSE). Эта метрика вычисляет среднее расстояние между прогнозируемыми значениями и фактическими значениями с учетом величины ошибки. Чем меньше значение RMSE, тем лучше модель прогнозирует непрерывный выход.
Другой распространенной оценочной метрикой для непрерывного вывода является средняя абсолютная ошибка (MAE), которая вычисляет среднюю абсолютную разницу между прогнозируемыми значениями и фактическими значениями. Как и RMSE, меньшее значение MAE указывает на лучшую модель.
Для двоичного вывода наиболее часто используются две оценочные метрики — Precision и Recall. Точность измеряет долю положительных прогнозов, которые были на самом деле правильными, в то время как полнота измеряет долю фактических положительных случаев, которые были правильно предсказаны моделью. Другими словами, Precision измеряет точность положительных прогнозов модели, а Recall измеряет способность модели находить все положительные случаи в данных.
Еще одна оценочная метрика, которая обычно используется для двоичного вывода, — это показатель F1, представляющий собой гармоническое среднее значений точности и полноты. Оценка F1 является полезной метрикой, поскольку она предоставляет единое значение, которое обобщает производительность модели по метрикам Precision и Recall.
Для выходных данных нескольких классов одной из наиболее часто используемых метрик оценки является точность нескольких классов, которая измеряет долю правильных прогнозов, сделанных моделью. Эта метрика представляет собой просто количество правильных прогнозов, деленное на общее количество прогнозов. Другой распространенной оценочной метрикой для вывода нескольких классов является матрица путаницы, которая показывает количество правильных и неправильных прогнозов, сделанных моделью для каждого класса. Матрица путаницы — это полезный инструмент для анализа производительности модели в каждом отдельном классе, который может помочь определить классы, которые модель не может правильно предсказать.
Таким образом, когда дело доходит до выбора оценочной метрики для моделей машинного обучения, соответствующая метрика будет зависеть от типа выходных данных, которые должна производить модель. Для непрерывного вывода обычно используются метрики RMSE и MAE, для двоичного вывода обычно используются точность, полнота и оценка F1, а для многоклассового вывода обычно используются многоклассовая матрица точности и путаницы. Используя соответствующую метрику оценки, мы можем лучше понять производительность наших моделей машинного обучения и принять более обоснованные решения о том, как их улучшить.
Кстати, вы заметили кое-что странное? Вся эта статья сгенерирована chatGPT. Я использовал следующее предложение: Напишите мне длинную статью на тему: «Какие показатели оценки выбрать для следующих типов моделей машинного обучения: непрерывные значения, бинарные, мультиклассовые?
