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..

Показатели производительности являются важной частью машинного обучения, поскольку они позволяют нам оценивать качество модели и принимать обоснованные решения о том, как ее улучшить. В этой статье мы рассмотрим большинство часто используемых показателей производительности и математику, стоящую за ними. Кроме того, он также обеспечивает простую реализацию Numpy всех показателей, которые можно настроить в соответствии с вашими потребностями. Метрики ошибок Если говорить простым языком,..