Публикации по теме 'confusion-matrix'


МАТРИЦА ЗАМЕДЛЕНИЙ
Привет, народ, Многие из вас, возможно, знают о машинном обучении, конвейер которого работает примерно так: сначала вы загружаете набор данных, затем выбираете функции, затем выполняете предварительную обработку данных, которая включает кодирование данных, горячее кодирование, очистку данных и т. д., затем вы создаете модели и вписываете данные в модель (поезд), затем вы тестируете модель, затем измеряете ее точность/производительность, затем улучшаете ее производительность с помощью..
МАТРИЦА ЗАМЕЧАНИЯ/КИБЕР-ПРЕСТУПНОСТЬ
Матрица путаницы  – это матрица размера N x N, используемая для оценки эффективности модели классификации, где N – количество целевых классов. Матрица сравнивает фактические целевые значения с прогнозируемыми с помощью модели машинного обучения . Строки представляют предсказанные значения целевой переменной. В области машинного обучения и, в частности, в задаче статистической классификации матрица путаницы , также известная как матрица ошибок, представляет собой особый макет..
Матрица путаницы
Матрица путаницы — это таблица, которая часто используется для описания производительности модели классификации. Результат, полученный из матрицы путаницы, получается путем сравнения результата тестового набора данных, для которого известны истинные значения. в зависимости от типа модели классификации количество классов может варьироваться, но концепция очень проста, даже связанная терминология может создать путаницу. Матрица путаницы полезна в категории контролируемого обучения..
Матрица путаницы в машинном обучении
Были ли вы в ситуации, когда вы ожидали, что ваша модель машинного обучения будет работать очень хорошо, но она выдала низкую точность? Вы проделали всю тяжелую работу — так где же модель классификации пошла не так? Как вы можете исправить это? Существует множество способов оценить эффективность вашей модели классификации, но ни один из них не выдержал испытания временем, как матрица путаницы. Это помогает нам оценить, как работала наша модель, где она пошла не так, и предлагает нам..
Как оценить производительность модели машинного обучения
Мы обсудим различные метрики, используемые для оценки регрессии и модели машинного обучения классификации. Требования: Основы машинного обучения Давайте сначала кратко рассмотрим несколько моментов Машинное обучение с учителем бывает двух типов. Регрессия - результат является непрерывной переменной (например, прогноз цен на жилье). Классификация . Результатом является дискретная переменная (например, «Кошка против собаки»). Классификация может быть бинарной или..
Оценка производительности с использованием матрицы ошибок
Чтобы оценить способность моделей к обобщению, нам нужны не только практические и эффективные методы оценки, но также некоторые показатели производительности, которые могут количественно оценить способность к обобщению. Примером часто используемых показателей эффективности является матрица путаницы. Матрицы путаницы обычно используются как для двоичных, так и для многоклассовых задач классификации. Они хорошо показывают, существует ли значительное перекрытие свойств классов, которое может..
Роль матрицы путаницы в кибербезопасности
Кибербезопасность Кибербезопасность — это практика защиты систем, сетей и программ от цифровых атак, здесь цифровыми атаками может быть кража информации или слежка за другой системой и многое другое. Присутствуют эксперты по кибербезопасности, чья работа заключается в защите пользователей или предотвращении цифровой атаки, здесь цифровая атака также известна как киберпреступность. Матрица путаницы Матрица путаницы — это метод измерения производительности для классификации..