Публикации по теме 'f1-score'


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..
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,..
AI F1 Score: секретное оружие для оптимизации
В постоянно развивающемся мире искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения специалисты по данным постоянно ищут методы оптимизации своих моделей, стремясь к повышению производительности и точности. Среди всего арсенала методов оценка AI F1 стала секретным оружием, играющим ключевую роль в оценке и оптимизации моделей. Этот показатель сочетает в себе точность и полноту, что делает его бесценным, особенно в сценариях, связанных с несбалансированными данными или значительными..
XGBosting Your Predictions: практическое руководство с использованием набора данных Titanic
XGBoost — это мощный и популярный алгоритм машинного обучения, который использует ансамбль деревьев решений для повышения эффективности прогнозирования модели. В этой статье мы увидим, как использовать XGBoost для обучения и настройки модели с использованием набора данных «Титаник», который содержит информацию о пассажирах «Титаника», такую ​​как их возраст, пол и тарифный класс, и часто используется для обучения. модели машинного обучения, чтобы предсказать, выжил ли пассажир при..
Как измерить производительность ваших моделей машинного обучения: точность, полнота, точность и F1…
Модели машинного обучения широко используются в различных областях, и их оценка производительности необходима для обеспечения того, чтобы модель работала должным образом. Оценка производительности моделей машинного обучения помогает в процессе разработки надежных и точных прогностических моделей. Такие метрики, как точность, полнота, точность и оценка F1, широко используются для оценки эффективности моделей классификации. Хотя все они являются показателями производительности модели,..
Что такое F1 Score: «Полное понимание»
Много раз, когда нам требовалась точность и отзыв в производительности нашей модели в то время, не зная много о счете F1, мы в конечном итоге использовали показатель F1. Давайте углубимся в понимание оценки F1. Чтобы понять концепцию оценки F1, очень важно знать среднее гармоническое [1]. Я предполагаю, что вы знаете Точность и отзыв . Почему среднее гармоническое? Позвольте мне сначала рассказать вам историю. Был менеджер по имени Средний , и у нее было два сотрудника в ее..
Метрики для классификации - матрица путаницы
Все, что вам нужно знать о матрице путаницы, чтобы оценить вашу модель классификации. Истинно положительный, ложноположительный, истинно отрицательный, ложноотрицательный ? Устали искать их снова и снова и до сих пор не помните? Нет проблем, которые случались с большинством новичков, но как только вы лучше поймете интуицию, стоящую за этим, вы освоитесь с этой терминологией. Итак, давайте начнем с матрицы путаницы, которая является основой. Чем лучше понимание матрицы путаницы,..