Почему этот пост и что такое показатели оценки модели?

Для достижения желаемой точности классификации с помощью различных оценочных матриц. давайте подробно рассмотрим каждую модель с примерами того, где эти модели оценки используются и как эти модели помогают в обучении и достижении желаемой точности.

Для машинного обучения доступно множество метрик оценки модели, и выбор того, какой из них использовать, зависит от конкретной проблемы и используемой модели. Вот некоторые из наиболее распространенных показателей оценки для моделей классификации и регрессии:

Показатели классификации:

  • Точность
  • Точность
  • Отзывать
  • F1-счет
  • ROC-AUC (рабочая характеристика приемника — площадь под кривой)
  • Матрица путаницы
  • Каппа Коэна
  • Коэффициент корреляции Мэтьюза (MCC)

Метрики регрессии:

  • Средняя абсолютная ошибка (MAE)
  • Среднеквадратическая ошибка (MSE)
  • Среднеквадратичная ошибка (RMSE)
  • R-квадрат (R2)
  • Средняя абсолютная ошибка в процентах (MAPE)
  • Симметричная средняя абсолютная ошибка в процентах (SMAPE)

Важно отметить, что некоторые из этих показателей, такие как точность, прецизионность, полнота и показатель F1, характерны для задач классификации, в то время как другие, такие как MAE, MSE и R2, характерны для задач регрессии. Кроме того, некоторые показатели, такие как ROC-AUC, используются для оценки моделей бинарной классификации. Напротив, другие, такие как матрица путаницы, могут использоваться для задач бинарной и многоклассовой классификации.

Другие метрики используются реже, но могут подходить для конкретных типов задач или моделей. В конечном итоге выбор используемой метрики оценки зависит от конкретной ситуации и целей проекта.

Следующий блог посвящен точности, точности и отзыву!