Публикации по теме 'metrics'


Показатели производительности в науке о данных: подробное руководство
Наука о данных — это область, которая включает в себя работу с большими объемами данных для получения информации и принятия обоснованных решений. Чтобы измерить эффективность моделей данных и алгоритмов, необходимо использовать метрики производительности. Показатели производительности обеспечивают количественную оценку того, насколько хорошо работает модель, и могут помочь специалистам по данным определить, эффективны ли их модели или нуждаются в улучшении. В этой статье мы рассмотрим..
Точность, отзыв и оценка F1 для классификации | Все, что Вам нужно знать
В этой статье я покажу вам, когда какую из вышеперечисленных метрик использовать. Прежде чем мы начнем, вы можете подумать, что здесь отсутствует метрика точности. Я уже написал статью о метрике точности, и когда ее точно не стоит использовать, смело проверяйте .
Вычисление метрик статей в JavaScript
Уникальное количество слов, количество предложений, количество абзацев, время чтения и т. д. В этой статье мы узнаем, как рассчитать различные строковые метрики с помощью Javascript. Например, techwritingtools.com показывает разные показатели слов, символов и предложений в строке состояния. Эти показатели легко рассчитать, и в этой статье мы узнаем, как их рассчитать, используя простые функции Javascript. Считать метрики Расчет количества строк Мы можем точно рассчитать..
3 полезных показателя для сравнения наборов
Краткое сравнение метрик, используемых для измерения схожести наборов. В задачах Data Science часто необходимы объективные метрики для оценки сходства между объектами. Точнее, при сравнении наборов есть множество вариантов. Имея это в виду, в этой статье показаны 3 из этих показателей, а также случаи, когда они могут использоваться. Прежде всего, мы должны определить, что такое набор . Проще говоря, набор — это набор элементов. Однако необходимо выделить несколько других..
Матрица путаницы (Руководство для начинающих)
Content-Definition, TP,TN,FP,FN.TPR,TNR,FPR,FNR,Precision,Recall,F1 score Определение Матрица путаницы — это метод обобщения производительности алгоритма классификации. Мы используем матрицу путаницы, чтобы получить общую и более глубокую оценку результатов классификации. В настройках классификации предпочтение отдается точности, которая может ввести в заблуждение при оценке несбалансированного набора данных. (Подробно обсудим позже). Создание матрицы путаницы Для бинарной..
Оценка F1: наглядное руководство — и почему оно не спасет вас от несбалансированных данных
Оценка F1: не используйте ее для всех несбалансированных данных Преимущества и недостатки популярной метрики TL;DR в конце В какой-то момент нам всем приходилось сталкиваться с несбалансированными данными, когда точность больше не является лучшим показателем, и нам нужно что-то более надежное. Стоит ли вместо этого использовать результат Формулы-1 в качестве показателя? Давайте углубимся в то, откуда это взялось и когда это правильный и неправильный выбор . Наша задача —..
Навигация по лабиринту показателей оценки модели для выявления дисбаланса классов
На какую метрику полагаться и когда? Введение Дисбаланс классов — распространенная проблема в машинном обучении, часто встречающаяся в различных практических случаях использования, таких как обнаружение мошенничества, медицинская диагностика и прогнозирование редких событий. В этих сценариях один класс значительно превосходит по численности другой(ие), что затрудняет выбор правильной метрики для оценки эффективности модели. В этой статье исследуется ряд метрик оценки моделей,..