В этой статье я хотел сосредоточиться на метриках оценки для задач классификации. Конечно, есть много ресурсов, чтобы понять эти показатели. На чем мы хотим сосредоточиться, так это на ; — Что это вкратце? — Когда или где использовать и что важно? — В каком случае какой используется? Некоторые подобные вопросы проясняются. 1) Матрица путаницы Матрица путаницы — это матрица N x N , используемая для оценки эффективности модели классификации, где N — количество целевых классов ...

Метрики классификации в Python доктора Элвина Анга https://www.alvinang.sg/s/Classification_Metrics_for_ML_Models_by_Dr_Alvin_Ang.ipynb Когда использовать Что? Понимание матрицы путаницы Ошибка типа I против ошибки типа II Матрица путаницы в Python from sklearn.metrics import confusion_matrix y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2] confusion_matrix(y_true, y_pred) import seaborn as sns from sklearn.metrics import confusion_matrix..

После обучения модели классификации ключевым важным шагом является ее проверка на контрольных выборках и проверка производительности модели. В модели классификации доступно множество показателей производительности. Расчет производительности модели в задаче классификации довольно сложен. Прежде чем сделать вывод о производительности модели, всегда следует проверять все показатели производительности и разумно их соблюдать. В дальнейшем чтении мы увидим, почему проверить модель классификации..