Метрики за небалансирана класификация

1. Какви показатели бихте използвали при проблем с класификацията?
2. Какви показатели трябва да използвате за оценка на вашия класификатор, ако данните са дисбалансирани Как се извличат?
3. Как се справяте с небалансирани данни в класификацията?
4. Кой показател можете да използвате, за да оцените модел на класификация?

Какви показатели бихте използвали при проблем с класификацията?

Най -често използваните показатели за ефективност за проблем с класификацията са следните,

• Точност.
• Матрица на объркване.
• Точност, изземване и резултат F1.
• ROC AUC.
• Дневник-загуба.

Какви показатели трябва да използвате за оценка на вашия класификатор, ако данните са небалансирани Как се извличат?

Метриката за прецизност ни казва колко прогнозни проби са подходящи i.д. нашите грешки при класифицирането на извадката като правилна, ако това не е вярно. този показател е добър избор за сценария на небалансирана класификация.

Как се справяте с небалансирани данни в класификацията?

7 техники за обработка на небалансирани данни

1. Използвайте правилните показатели за оценка. ...
2. Преразгледайте комплекта от тренировки. ...
3. Използвайте K-fold Cross-Validation по правилния начин. ...
4. Съберете различни ресемплирани набори от данни. ...
5. Повторно измерване с различни съотношения. ...
6. Групирайте изобилния клас. ...
7. Създайте свои собствени модели.

Кой показател можете да използвате, за да оцените модел на класификация?

Площ под крива (AUC) е един от най -широко използваните показатели за оценка. Използва се за задача за двоична класификация. AUC на класификатора е равна на вероятността класификаторът да класира произволно избран положителен пример по -висок от произволно избран отрицателен пример.