Публикации по теме 'classification-metrics'


Освоение показателей классификации: руководство для начинающих [Часть 2: баллы F1, F0,5 и F2]
Глава 2: «Баланс между точностью и отзывом: объяснение показателей F1, F0,5 и F2» Глава 1: «Понимание основных показателей классификации: точность, точность и полнота » Глава 3: «Оценка несбалансированных данных: важность кривых ROC-AUC » Файл Colab: Файл Colab на Github Набор данных: Обнаружение кредитного мошенничества Kaggle 1. Введение
Показатели производительности для моделей машинного обучения (часть 8: оценка F1)
Метрики классификации с использованием Python доктора Элвина Анга https://www.alvinang.sg/s/Classification_Metrics_for_ML_Models_by_Dr_Alvin_Ang.ipynb Когда использовать Что? Что такое оценка F1? Не нужно сосредотачиваться на приведенной выше формуле… Что еще важно отметить, так это то, что: Оценка F1 зависит как от ТОЧНОСТИ, так и от ПОМНЕНИЯ. О докторе Элвине Анге Доктор Элвин Анг получил степень доктора философии, магистра и бакалавра в NTU,..
Понимание часто используемых показателей оценки для двоичной классификации
Цель этого блога — обобщить часто используемые метрики оценок для бинарной классификации с особым акцентом на проблемах дисбаланса классов. Давайте начнем с понимания матрицы путаницы. Матрица путаницы Положительно/Отрицательно: на основе результата прогноза Положительный: предсказать положительный Отрицательный: предсказать отрицательный Верно/неверно: на основе фактического ярлыка Верно: предсказание верно Ложь: предсказание неверно Чтобы понять каждый..
Метрики оценки модели в машинном обучении — Классификация и регрессионный анализ
Метрики оценки модели в машинном обучении — классификация и регрессионный анализ Метрики оценки играют ключевую роль в разработке модели машинного обучения, поскольку они дают представление об областях, требующих улучшения. В машинном обучении существуют разные критерии оценки модели: такие метрики, как точность, точность, полнота, оценка F1, ROC, AUC, используются для задач классификации, а такие метрики, как MSE, RMSE, MAE, оценка R2, могут использоваться для задач регрессии. В этой..
Оценка моделей классификации, матрица путаницы
В задачах классификации во многих случаях основным показателем эффективности может быть точность модели. Но бывают случаи, когда точности недостаточно для оценки производительности модели. Когда данные, с которыми вы работаете, несбалансированы, показатель точности может ввести в заблуждение. В этих случаях полезна матрица путаницы. Матрица путаницы Матрица путаницы отображает 4 случая; ТП, ФП, ФН и ТН. True Positive (TP): Правильно предсказанные положительные значения...
Объясни мне: матрица путаницы
Устраните любую путаницу из матрицы путаницы и поймите все показатели, важные для классификации. Вы только начали заниматься машинным обучением и строите свою первую модель классификации. Вы очистили свои данные, обучили модель и, наконец, получили прогноз. Большой! Теперь пришло время измерить производительность вашей модели. Но просто видеть много цифр и ярлыков сбивает с толку и утомляет. Итак, вы задаетесь вопросом, как сделать наш результат визуально удобным и понятным? Если..
Матрица путаницы объясняется на примере !
Матрица путаницы обычно представляет собой таблицу 2 x 2, которая используется для оценки эффективности классификационной модели модели в тесте данные, для которых конечный результат/класс уже известен. То же самое может быть распространено на несколько классов. Строки матрицы путаницы представляют прогнозируемый класс, а столбцы представляют фактический класс. Первый столбец представляет нулевую гипотезу, скажем, образец крови не содержит вирус или говорит, что вирус не..