Какие метрики оценки качества машинного обучения считаются самыми надежными?

Нет однозначного ответа на вопрос, какие метрики оценки качества машинного обучения самые надёжные. Выбор метрики зависит от конкретной задачи и особенностей данных. sky.pro

Некоторые метрики, которые используются для оценки качества машинного обучения:

• Accuracy (точность). sky.pro 4brain.ru Доля правильных ответов модели среди всех предсказаний. 4brain.ru Может быть неинформативной при несбалансированных классах. sky.pro
• F1-Score. sky.pro www.justintodata.com Гармоническое среднее между точностью и полнотой. 4brain.ru Особенно полезен в задачах с несбалансированными классами. sky.pro
• ROC-AUC. sky.pro Измеряет качество бинарной классификации. sky.pro Значение AUC ближе к 1 указывает на хорошую модель. sky.pro
• Mean Absolute Error (MAE). sky.pro Измеряет среднюю абсолютную ошибку между предсказанными и реальными значениями. sky.pro Показывает, насколько в среднем предсказания модели отклоняются от истинных значений. sky.pro
• Mean Squared Error (MSE). sky.pro Измеряет среднеквадратичную ошибку. sky.pro Более чувствительна к большим ошибкам, чем MAE, так как квадратичная функция ошибки увеличивает влияние больших отклонений. sky.pro
• Adjusted Rand Index (ARI). sky.pro Измеряет сходство между двумя разбиениями данных, учитывая случайные совпадения. sky.pro Значение ближе к 1 указывает на хорошее совпадение. sky.pro
• Silhouette score (коэффициент силуэта). 4brain.ru Показывает, насколько точно каждый объект соответствует своему кластеру и насколько он отличается от других кластеров. 4brain.ru

Важно учитывать, что метрики качества не всегда могут полностью описать производительность модели, и бывают случаи, когда метрики дают неправильные оценки. 4brain.ru