Topmusicanswers
- Wat zijn modelevaluatiestatistieken??
- Wat zijn de metrische gegevens die zijn gekozen om de modelprestaties te evalueren??
- Wat zijn de verschillende soorten evaluatiestatistieken??
- Welke statistiek kunt u gebruiken om een classificatiemodel te evalueren??
Wat zijn modelevaluatiestatistieken??
Laten we nu de evaluatiestatistieken definiëren voor het evalueren van de prestaties van een machine learning-model, dat een integraal onderdeel is van elk datawetenschapsproject. Het is bedoeld om de generalisatienauwkeurigheid van een model te schatten op toekomstige (ongeziene/buiten de steekproef vallende) gegevens.
Wat zijn de metrische gegevens die zijn gekozen om de modelprestaties te evalueren??
Nauwkeurigheid: het aandeel van het totale aantal voorspellingen dat correct was. Positieve voorspellende waarde of precisie: het aandeel positieve gevallen dat correct werd geïdentificeerd. Negatief voorspellende waarde: het aandeel negatieve gevallen dat correct werd geïdentificeerd.
Wat zijn de verschillende soorten evaluatiestatistieken??
Dit bericht gaat over verschillende evaluatiestatistieken en hoe en wanneer ze te gebruiken.
- Nauwkeurigheid, precisie en terugroepactie: A. ...
- F1-score: dit is mijn favoriete evaluatiestatistiek en ik gebruik dit vaak in mijn classificatieprojecten. ...
- Logboekverlies/binaire kruisentropie. ...
- Categorische kruisentropie. ...
- AUC.
Welke statistiek kunt u gebruiken om een classificatiemodel te evalueren??
Area Under Curve (AUC) is een van de meest gebruikte meetwaarden voor evaluatie. Het wordt gebruikt voor binaire classificatieproblemen. AUC van een classifier is gelijk aan de kans dat de classifier een willekeurig gekozen positief voorbeeld hoger zal rangschikken dan een willekeurig gekozen negatief voorbeeld.
