Topmusicanswers
- Vad är modellutvärderingsstatistik?
- Vilka mätvärden väljs för att utvärdera modellprestanda?
- Vilka är de olika typerna av utvärderingsstatistik?
- Vilket mått kan du använda för att utvärdera en klassificeringsmodell?
Vad är modellutvärderingsstatistik?
Låt oss nu definiera utvärderingsstatistiken för utvärdering av prestanda för en maskininlärningsmodell, som är en integrerad del av alla datavetenskapliga projekt. Den syftar till att uppskatta generaliseringsnoggrannheten för en modell om framtida (osynliga/ur urval) data.
Vilka mätvärden väljs för att utvärdera modellprestanda?
Noggrannhet: andelen av det totala antalet förutsägelser som var korrekta. Positivt prediktivt värde eller precision: andelen positiva fall som identifierades korrekt. Negativt prediktivt värde: andelen negativa fall som identifierades korrekt.
Vilka är de olika typerna av utvärderingsstatistik?
Det här inlägget handlar om olika utvärderingsstatistik och hur och när du ska använda dem.
- Noggrannhet, precision och återkallelse: A. ...
- F1 -poäng: Detta är min favoritvärdering och jag brukar använda det mycket i mina klassificeringsprojekt. ...
- Loggförlust/Binär Crossentropi. ...
- Kategorisk Crossentropi. ...
- AUC.
Vilket mått kan du använda för att utvärdera en klassificeringsmodell?
Area Under Curve (AUC) är en av de mest använda mätvärdena för utvärdering. Det används för binärt klassificeringsproblem. AUC för en klassificerare är lika med sannolikheten att klassificeraren kommer att ranka ett slumpmässigt valt positivt exempel högre än ett slumpmässigt valt negativt exempel.
