Какие существуют альтернативные метрики оценки моделей нейронных сетей?

Некоторые альтернативные метрики оценки моделей нейронных сетей:

• 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
• Root Mean Squared Error (RMSE). sky.pro Это квадратный корень из MSE. sky.pro Часто используется в задачах, где важно учитывать как средние, так и большие ошибки. sky.pro
• R-squared (R²). sky.pro Измеряет долю дисперсии, объяснённую моделью. sky.pro Значение ближе к 1 указывает на хорошую модель. sky.pro
• Davies-Bouldin Index. sky.pro Измеряет среднее отношение внутрикластерного расстояния к межкластерному расстоянию. sky.pro Меньшее значение указывает на лучшую кластеризацию. 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

Выбор наиболее подходящей метрики зависит от конкретной задачи и целей машинного обучения. 4brain.ru Для комплексной оценки модели рекомендуется использовать несколько метрик. sky.pro