Prestandamätningar maskininlärning

1. Vad är olika prestandamått i maskininlärning?
2. Vad är prestandamatris i maskininlärning?
3. Hur mäter du maskininlärningsprestanda?
4. Vilka prestandamätvärden för klassificering?

Vad är olika prestandamått i maskininlärning?

Vi kan använda klassificeringsprestandamätvärden som Log-Loss, Accuracy, AUC (Area under Curve) etc. Ett annat exempel på mått för utvärdering av maskininlärningsalgoritmer är precision, återkallelse, som kan användas för att sortera algoritmer som främst används av sökmotorer.

Vad är prestandamatris i maskininlärning?

Prestationsmätvärden är en del av varje pipeline för maskininlärning. De berättar om du gör framsteg och sätter ett nummer på det. Alla modeller för maskininlärning, oavsett om det är linjär regression, eller en SOTA -teknik som BERT, behöver ett mått för att bedöma prestanda.

Hur mäter du maskininlärningsprestanda?

Olika sätt att utvärdera en maskininlärningsmodells prestanda

1. Förvirringsmatris.
2. Noggrannhet.
3. Precision.
4. Återkallelse.
5. Specificitet.
6. F1 -poäng.
7. Precision-återkallelse eller PR-kurva.
8. ROC -kurva (Receiver Operating Characteristics).

Vilka prestandamätvärden för klassificering?

De vanligaste prestandamätvärdena för klassificeringsproblem är följande, Exakthet. Förvirringsmatris. Precisions-, återkallnings- och F1 -poäng.