Modellevalueringsberegninger

1. Hva er modellevalueringsberegninger?
2. Hva er beregningene valgt for å evaluere modellytelse?
3. Hva er de forskjellige typene evalueringsberegninger?
4. Hvilken beregning kan du bruke til å evaluere en klassifiseringsmodell?

Hva er modellevalueringsberegninger?

La oss nå definere evalueringsberegningene for å evaluere ytelsen til en maskinlæringsmodell, som er en integrert del av ethvert datavitenskapelig prosjekt. Den tar sikte på å estimere generaliseringsnøyaktigheten til en modell om fremtidige (usynlige/ut-av-prøver) data.

Hva er beregningene valgt for å evaluere modellytelse?

Nøyaktighet: andelen av det totale antallet spådommer som var riktige. Positiv prediktiv verdi eller presisjon: andelen positive tilfeller som ble korrekt identifisert. Negativ prediktiv verdi: andelen negative tilfeller som ble korrekt identifisert.

Hva er de forskjellige typene evalueringsberegninger?

Dette innlegget handler om ulike evalueringsberegninger og hvordan og når du skal bruke dem.

• Nøyaktighet, presisjon og tilbakekalling: A. ...
• F1 -poengsum: Dette er min favoritt evalueringsberegning, og jeg pleier å bruke dette mye i klassifiseringsprosjektene mine. ...
• Logg tap/binær kryssentropi. ...
• Kategorisk kryssentropi. ...
• AUC.

Hvilken beregning kan du bruke til å evaluere en klassifiseringsmodell?

Area Under Curve (AUC) er en av de mest brukte beregningene for evaluering. Det brukes til binært klassifiseringsproblem. AUC for en klassifikator er lik sannsynligheten for at klassifisereren vil rangere et tilfeldig valgt positivt eksempel høyere enn et tilfeldig valgt negativt eksempel.