Публикации по теме 'evaluation'
Как предсказать отток клиентов с помощью BigML
Вы когда-нибудь получали сообщение «Возвращайтесь, мы по вам скучаем!» рекламные электронные письма с персонализированной бесплатной подарочной картой или неожиданные предложения со скидкой 50% от тех компаний, у которых вы раньше покупали вещи? Я всегда блуждал, почему внезапная любовь и внимание — не для того, чтобы жаловаться на непрошеную любовь и внимание, которые я получаю, но что-то определенно кажется немного «sus» здесь. Затем я узнал о существовании моделей прогнозирования..
Руководство для начинающих по проекту машинного обучения (модель обучения и оценки), часть 4
В этой статье я должен рассказать, как обучать и оценивать модель для титанических наборов данных.
прежде чем приступить к делу, оформите заказ, часть 3
Руководство для начинающих по проекту машинного обучения (Titanic Survival Prediction (Feature Engineering), часть 3 В этой статье я хочу поделиться тем, как выполнить проектирование функций для титанических наборов данных среда.com
X : Матрица признаков, содержащая все входные..
Как выполнить k-кратную перекрестную проверку для задачи несбалансированной классификации
В этой статье мы должны: - сформулировать соответствующие критерии для применения k-кратной перекрестной проверки для проблемы несбалансированного распределения классов; и продемонстрируем, как реализовать это на Python с помощью записной книжки Jupyter.
Эта статья будет охватывать следующие разделы:
Краткий обзор перекрестной проверки K-Fold
Обзор источника данных
Правила правильного применения перекрестной проверки K-Fold в модели несбалансированного распределения..
Метрики расстояния для k-NN
ПРИМЕЧАНИЕ. все рисунки в этом посте были сделаны автором с использованием LATEX, numpy и matplotlib .
Мы используем формулы расстояния в k -NN для определения близости точек данных, чтобы делать прогнозы или классификации на основе соседей. Существует множество способов измерения сходства, а также множество случаев, когда одну формулу следует использовать вместо другой.
Евклидово расстояние
Первая и наиболее распространенная формула расстояния — это евклидово расстояние ...
Тип оценки модели
Тип оценки модели
Вот обширный список различных методов оценки моделей, используемых в машинном обучении:
Точность Точность Отзывать Оценка F1 Площадь под кривой ROC (AUC-ROC) Среднеквадратическая ошибка (MSE) Средняя абсолютная ошибка (MAE) Перекрестная проверка Матрица путаницы Средняя средняя точность (mAP) Среднеквадратичная ошибка (RMSE) R-квадрат (R2) Логарифмическая потеря (логарифмическая потеря) Средняя средняя ошибка (MAPE) Каппа Коэна Кривая рабочих..
Ландшафт оценки естественного языка
Введение
Генерация естественного языка (NLG) играет решающую роль в оценке и улучшении качества текста, сгенерированного машиной. По мере того, как системы искусственного интеллекта становятся все более изощренными в создании человекоподобного языка, становится все более важным эффективно оценивать их результаты . Оценка NLG служит важным шагом в понимании сильных и слабых сторон языковых моделей, обеспечивая их точность , согласованность и общую эффективность . Оценивая..
Проверьте правильность машинного обучения: метаморфические отношения
Эта статья изначально была размещена на нашем сайте компании как часть серии из четырех статей о тестировании машинного обучения . Платформа для разработчиков Lakera позволяет командам машинного обучения создавать отказоустойчивые модели компьютерного зрения.
В этой части нашей серии тестов машинного обучения мы рассмотрим метаморфические отношения — метод, используемый для умножения имеющихся данных и меток. Мы обсудим, как их можно использовать для оценки модели машинного обучения...
