Метрики за ефективност машинно обучение

1. Какви са различните показатели за ефективност в машинното обучение?
2. Какво представлява матрицата на производителността в машинното обучение?
3. Как измервате ефективността на машинното обучение?
4. Какви са показателите за ефективност за класификация?

Какви са различните показатели за ефективност в машинното обучение?

Можем да използваме класификационни показатели за ефективност като Log-Loss, Accuracy, AUC (Area under Curve) и т.н. Друг пример за метрика за оценка на алгоритмите за машинно обучение е прецизността, припомняне, която може да се използва за сортиране на алгоритми, използвани предимно от търсачките.

Какво представлява матрицата на производителността в машинното обучение?

Показателите за производителност са част от всеки канал за машинно обучение. Те ви казват дали напредвате и поставят номер. Всички модели на машинно обучение, независимо дали става дума за линейна регресия или за SOTA техника като BERT, се нуждаят от метрика за преценка на производителността.

Как измервате ефективността на машинното обучение?

Различни начини за оценка на производителността на модела за машинно обучение

1. Матрица на объркване.
2. Точност.
3. Точност.
4. Припомням си.
5. Специфика.
6. Резултат от F1.
7. Крива Precision-Recall или PR.
8. ROC (Приемни експлоатационни характеристики) крива.

Какви са показателите за ефективност за класификация?

Най -често използваните показатели за ефективност за проблем с класификацията са, както следва, Точност. Матрица на объркване. Точност, изземване и оценка на F1.