Ytelsesberegninger maskinlæring

1. Hva er forskjellige ytelsesberegninger i maskinlæring?
2. Hva er ytelsesmatrise i maskinlæring?
3. Hvordan måler du maskinlæringsytelse?
4. Hva er ytelsesberegningene for klassifisering?

Hva er forskjellige ytelsesberegninger i maskinlæring?

Vi kan bruke klassifiseringsytelsesmålinger som Log-Loss, Nøyaktighet, AUC (Area under Curve) etc. Et annet eksempel på metrikk for evaluering av maskinlæringsalgoritmer er presisjon, tilbakekalling, som kan brukes til å sortere algoritmer som hovedsakelig brukes av søkemotorer.

Hva er ytelsesmatrise i maskinlæring?

Ytelsesberegninger er en del av hver maskinlæringsrørledning. De forteller deg om du gjør fremgang, og legger et tall på det. Alle maskinlæringsmodeller, enten det er lineær regresjon, eller en SOTA -teknikk som BERT, trenger en beregning for å bedømme ytelse.

Hvordan måler du maskinlæringsytelse?

Ulike måter å evaluere ytelsen til en maskinlæringsmodell

1. Forvirringsmatrise.
2. Nøyaktighet.
3. Presisjon.
4. Minnes.
5. Spesifisitet.
6. F1 -poengsum.
7. Presisjon-tilbakekalling eller PR-kurve.
8. ROC (Receiver Operating Characteristics) -kurve.

Hva er ytelsesberegningene for klassifisering?

De mest brukte ytelsesberegningene for klassifiseringsproblem er som følger: Nøyaktighet. Forvirringsmatrise. Presisjon, tilbakekalling og F1 -poengsum.