Какие методы и метрики оценки модели должен знать каждый?

Некоторые методы и метрики оценки модели, которые должен знать каждый:

• Кросс-валидация. dzen.ru {7-host} Метод оценки производительности модели путём разделения данных на несколько частей, обучения модели на одной части и тестирования на другой. {7-host} Помогает учесть вариабельность в данных и предотвратить переобучение. dzen.ru
• Кривые обучения и валидации. dzen.ru Позволяют оценить, как качество модели меняется в зависимости от размера обучающей выборки. dzen.ru
• Матрица ошибок (Confusion Matrix). dzen.ru yandex.ru Полезна для задач классификации, позволяет визуализировать количество и тип ошибок, сделанных моделью. dzen.ru Из неё можно вычислить точность, полноту, специфичность и другие метрики. dzen.ru
• Кривая ROC и площадь под кривой ROC (AUC-ROC). dzen.ru Эти метрики используются для задач бинарной классификации и измеряют способность модели различать классы и минимизировать ложно положительные и ложно отрицательные предсказания. dzen.ru
• Для задач регрессии: среднеквадратичная ошибка (MSE) — среднее значение квадрата разницы между прогнозами модели и фактическими значениями; средняя абсолютная ошибка (MAE) — среднее абсолютное значение разницы между прогнозами модели и фактическими значениями; R-квадрат (R2) — измеряет объяснённую моделью дисперсию данных. dzen.ru
• Для задач классификации: точность (Accuracy) — доля правильных ответов модели среди всех предсказаний; точность (Precision) — доля истинно положительных ответов среди всех положительных ответов модели; полнота (Recall) — доля истинно положительных ответов среди всех правильных ответов; F1-мера — гармоническое среднее между точностью и полнотой. 4brain.ru dzen.ru

Выбор подходящей метрики зависит от типа задачи, особенностей данных и целей проекта. {8-host}