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!