Публикации по теме 'classification-metrics'
Обсуждение часто используемых метрик в задачах классификации
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 ...
Показатели производительности для моделей машинного обучения (часть 3: матрица путаницы)
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..
7 метрик классификации, которые вам нужно знать:
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..