Публикации по теме 'evaluation'
Оценка моделей регрессии в машинном обучении
Оценка модели очень важна, поскольку нам нужно понять, насколько хорошо работает наша модель. По сравнению с классификацией производительность регрессионной модели определить немного сложнее, потому что, в отличие от классификации, почти невозможно предсказать точное значение целевой переменной. Поэтому нам нужен способ вычислить, насколько близко наше прогнозируемое значение к реальному значению.
Существуют различные метрики оценки модели, которые широко используются для моделей..
Оценка производительности нашей модели машинного обучения
Оценка модели — один из самых важных шагов в разработке конвейера машинного обучения. Только представьте, вы разрабатываете модель, а затем сразу запускаете ее в производство. И предположим, что ваша модель используется в медицинской сфере, тогда это может привести к гибели нескольких человек (если ваша модель работает плохо). Но не волнуйтесь, эта статья предоставит вам все инструменты, необходимые для оценки и улучшения производительности вашей модели.
Проблемы классификации..
Чего ожидать от методов количественной оценки неопределенности
Чего ожидать от методов количественной оценки неопределенности
Нерассказанная история оценки машинного обучения
Если выполнение тестов для оценки машинного обучения может показаться само собой разумеющимся, это скрывает, насколько важно и сложно их создавать. Как мы можем обеспечить достаточное разнообразие в выбранных наборах данных? Какие исходные данные следует включить для справедливого сравнения? Какие показатели следует сообщать? В этой статье мы рассказываем о нашем опыте..
Критерии оценки языка программирования, часть 1: читаемость
Чтобы понять различные конструкции языка программирования и его возможности, полезно знать некоторые критерии оценки.
В этой статье я представлю и прокомментирую вам основные критерии оценки языка программирования. Однако будьте осторожны, выбирая язык для определенной задачи, недостаточно учитывать, сколько я объясню, но также и функциональность языка в рамках конкретной задачи. Например, Python, безусловно, является отличным языком для выполнения численных вычислений или анализа..
Отзыв и точность в k для рекомендательных систем
Подробное объяснение с примерами
Точность и отзыв являются классическими метриками оценки в алгоритмах двоичной классификации и для задач поиска документов. Эти показатели были «переведены», чтобы помочь нам оценивать системы рекомендаций.
Чтобы понять, как работают эти метрики, нам нужно сначала понять рабочий процесс систем рекомендаций, а затем то, как их оценивать.
Рабочий процесс системы рекомендаций
На диаграмме ниже поясняется рабочий процесс рекомендательных систем. Сначала..
ELI5: кривая ROC, показатели AUC
Наверное, ни для кого, кто был в классе вместе с другими учениками, не секрет, что предпочтительные учебные процессы и скорость сильно различаются; практически индивидуально. Мой особый лайфхак в обучении состоит в том, чтобы разные люди объясняли одну и ту же трудную для понимания концепцию. Обычно это означает, что после лекции нужно провести некоторое время на YouTube. Я разделяю это, потому что тема, о которой я собираюсь поговорить в этом посте, широко обсуждается и освещается. Я..
Оценка бинарного классификатора стала проще с HandySpark
TL; DR;
HandySpark - это пакет Python, предназначенный для улучшения взаимодействия с пользователем PySpark , особенно когда дело доходит до исследовательского анализа данных , включая визуализацию возможности, а теперь и расширенные показатели оценки для двоичных классификаторов .
Попробуйте сами с помощью Google Colab:
Google Colaboratory Изучение Титаника с помощью HandySpark colab.research.google.com
Проверить..
