Матрица неточностей, ROC-AUC, оценка F1, потеря журнала В отличие от модели регрессии, когда мы оцениваем результаты модели классификации, мы должны не только сосредоточиться на результатах прогнозирования, но также должны учитывать вероятность прогнозирования и способность прогнозирования каждого класса. В Интернете есть множество статей о выборе показателей классификации, и здесь я просто использую свои слова, чтобы объяснить 5 моих основных важных показателей, которые вы должны..

Классификация — это метод контролируемого машинного обучения, используемый для прогнозирования того, к какому классу принадлежат точки данных. Одним из наиболее важных этапов любого рабочего процесса машинного обучения является оценка обученной модели. На этом этапе обученная модель используется для прогнозирования невидимых (не используемых в обучении) помеченных данных. Модель оценивается на основе того, сколько прогнозов было правильным. Но то, сколько предсказаний модель сделала..

Бинарная и мультиклассовая классификация текста (автоматическое обнаружение в конвейере тестирования модели) Вступление В моей предыдущей статье ( Выбор модели в классификации текста ) я представил способ выбора модели путем сравнения классического машинного обучения и глубокого обучения для задачи классификации двоичного текста. Блокнот структурирован для автоматического запуска с перекрестной проверкой всех алгоритмов и показывает результаты для различных показателей, позволяя..

В современном мире мы все знаем, что машинное обучение, искусственный интеллект — эти технологии являются решением для любой задачи. Вы все знаете, насколько рискованной является работа над человеческим интеллектом при обучении машины с помощью языка программирования и математики. Как-то мы пытались заставить модели научить машины понимать задачу, которую мы хотим, чтобы они выполняли за нас. Но как мы на них полагаемся? Вот почему, чтобы быть уверенным в машинах, независимо от..

Введение В Gnarum мы делаем прогнозы производства энергии на возобновляемых источниках энергии с различной мощностью и технологиями. Наша цель — разработать модели прогнозирования, которые уменьшат штрафы, вызванные отклонениями. Какой показатель лучше всего подходит для оценки моей модели? К сожалению, не существует абсолютно «правильной» метрики точности. Выбор правильной метрики зависит от конкретной проблемы и включает в себя ответы на такие вопросы, как: На каком решении..

Введение Эксперименты — это мощный способ проверки гипотез, извлечения уроков из данных и принятия обоснованных решений. Однако не все эксперименты одинаковы. Качество и достоверность эксперимента во многом зависят от выбора и оценки метрик. Метрики — это количественные показатели, которые указывают на производительность, поведение или результат эксперимента. Они помогают нам ответить на такие вопросы, как: Как эксперимент повлиял на пользователей? Достиг ли эксперимент своей цели?..