Введение: В мире общения по электронной почте обнаружение спама играет решающую роль в фильтрации нежелательных сообщений. Модели машинного обучения могут использоваться для автоматической идентификации и классификации электронных писем как спама или законных. В этой статье мы рассмотрим оценку модели обнаружения спама с использованием ключевых показателей производительности, таких как точность, полнота, оценка F1, матрица путаницы и AUC ROC. Пример: Давайте рассмотрим сценарий, в..

В этом блоге я сосредоточусь на проблемах, связанных с оценкой модели, с которыми я столкнулся при реализации алгоритма классификации машинной аналитики журнала . В частности, я продемонстрирую значение показателей оценки модели - точность и отзывчивость на реальных примерах и объясню возможные компромиссы. Хотя мои уроки основаны на моем опыте работы в проекте аналитики журналов, я постараюсь привести общие примеры, чтобы объяснить все концепции. Для любопытных, ломающих голову..