Prestatiestatistieken machine learning

1. Wat zijn verschillende prestatiestatistieken in machine learning??
2. Wat is prestatiematrix in machine learning??
3. Hoe meet je de prestaties van machine learning??
4. Wat zijn de prestatiestatistieken voor classificatie??

Wat zijn verschillende prestatiestatistieken in machine learning??

We kunnen prestatiestatistieken voor classificatie gebruiken, zoals logverlies, nauwkeurigheid, AUC (Area under Curve) enz. Een ander voorbeeld van metriek voor de evaluatie van machine learning-algoritmen is precisie, terugroepactie, die kan worden gebruikt voor het sorteren van algoritmen die voornamelijk door zoekmachines worden gebruikt.

Wat is prestatiematrix in machine learning??

Prestatiestatistieken maken deel uit van elke machine learning-pijplijn. Ze vertellen je of je vooruitgang boekt en zetten er een cijfer op. Alle modellen voor machine learning, of het nu gaat om lineaire regressie of een SOTA-techniek zoals BERT, hebben een metriek nodig om de prestaties te beoordelen.

Hoe meet je de prestaties van machine learning??

Verschillende manieren om de prestaties van een machine learning-model te evalueren

1. Verwarringsmatrix.
2. Nauwkeurigheid.
3. Precisie.
4. Terugroepen.
5. Specificiteit:.
6. F1-score.
7. Precision-Recall of PR-curve.
8. ROC (Receiver Operating Characteristics)-curve.

Wat zijn de prestatiestatistieken voor classificatie??

De meest gebruikte prestatiestatistieken voor classificatieproblemen zijn als volgt, Nauwkeurigheid. Verwarringsmatrix. Precisie, terugroepen en F1-score.