Публикации по теме 'confusion-matrix'


Раскройте силу матрицы путаницы
Введение Матрица путаницы — это инструмент, обычно используемый в области машинного обучения для оценки эффективности модели классификации. Это таблица, которая обобщает прогнозы, сделанные моделью, и сравнивает их с истинными результатами. В этом блоге мы углубимся в концепцию матрицы путаницы и ее различных компонентов, а также в то, как ее интерпретировать и использовать для оценки производительности модели. Таким образом, матрица путаницы — это полезный инструмент для..
Создание прототипов проектов передовых технологий — часть 3
Prototyping Advanced Technology Projects — это серия статей, посвященная структуре разработки Advanced Technology Projects. Читайте часть 1 , часть 2 , чтобы освоиться с серией, которую я буду использовать BreathTech - S³ , Atmoblue на примере. Когда вы закончите создание носимого устройства, наступит захватывающая новая глава анализа данных, когда вы начнете изучать данные, вы сможете увидеть закономерности, а с помощью машинного обучения вы сможете создавать модели, которые..
Что такое матрица путаницы в машинном обучении?
В области машинного обучения вы, несомненно, встречали термин "Производительность модели" или "Оценка модели". Чем выше точность модели, тем она лучше. считается. Но почему оценка модели так важна? Когда мы обучаем нашу модель, мы хотим знать, насколько хорошо наша модель будет работать с невидимыми/тестовыми данными. Вот почему мы оцениваем нашу модель с помощью некоторых показателей оценки . Сегодня мы поговорим об одной из таких оценочных метрик, известной как матрица..
Метрики точности модели классификации, матрица путаницы — и пороговые значения!
Как вы сравниваете несколько построенных вами моделей предиктивной бинарной классификации? Многие считают, что AUC кривой ROC отлично подходит для этого, и я согласен. Что еще тогда? Как насчет использования матрицы путаницы — можем ли мы извлечь из этого какую-то пользу, которая поможет нам оценить производительность нашей модели? Да, но сначала мы должны рассмотреть основы некоторых популярных показателей. Основы Прежде чем идти дальше, вот ключ к меткам, которые мы используем из..
Руководство для начинающих по матрице путаницы и показателям производительности
Будучи новичком в мире машинного обучения, вы, возможно, наткнулись на какой-то жаргон, который звучит как иностранный язык, например, матрица путаницы и показатели производительности, такие как точность, точность, отзыв и F1 Score. Не бойтесь, я здесь, чтобы упростить для вас эти понятия! Матрица путаницы — это таблица, используемая для оценки производительности модели машинного обучения, показывающая количество истинных положительных результатов, истинных отрицательных результатов,..
Матрица путаницы
При работе над проблемой классификации машинного обучения важно понимать, что модель правильно предсказывает классы. Мы знаем, что очень важно создать точную модель, которая не только правильно прогнозирует текущий набор данных, но и будущие невидимые данные, что делает действительно важным понимание того, как работает модель. Чтобы увидеть, как работает модель, мы используем матрицу путаницы, чтобы понять производительность модели. Матрица путаницы — может показаться немного..
Вас смущает матрица путаницы? Я был слишком…
Если вы уже занимались машинным обучением или скоро приступите к машинному обучению, вы, несомненно, столкнетесь с матрицей путаницы, если будете решать задачу классификации (я уверен, что в будущем может быть больше вариантов использования, но я объясню это для бинарной классификации). Матрица путаницы (по крайней мере, на этом этапе моего путешествия по науке о данных) — важная метрика (визуализация? изображение? диаграмма? Мне потребовалось много времени, чтобы получить матрицу..