Каковы основные критерии оценки адекватности модели машинного обучения?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

Как это работает?

Некоторые основные критерии оценки адекватности модели машинного обучения:

Точность (Accuracy). 4brain.ru Доля правильных ответов модели среди всех предсказаний. 4brain.ru

Точность (Precision). 4brain.ru sky.pro Доля истинно положительных ответов среди всех положительных ответов модели. 4brain.ru

Полнота (Recall). 4brain.ru sky.pro Доля истинно положительных ответов среди всех правильных ответов. 4brain.ru

F1-мера. 4brain.ru sky.pro Гармоническое среднее между точностью и полнотой. 4brain.ru

Коэффициент корреляции Пирсона. sky.pro Используется для оценки качества регрессионных моделей, показывает степень линейной зависимости между предсказанными и истинными значениями. sky.pro

Среднеквадратичная ошибка (Mean Squared Error, MSE). sky.pro Сумма квадратов разностей между предсказанными и истинными значениями, делённая на количество объектов. sky.pro

R2-коэффициент детерминации. 4brain.ru Мера, которая показывает, насколько хорошо модель подходит для данных. 4brain.ru

Коэффициент силуэта. 4brain.ru Мера, которая показывает, насколько точно каждый объект соответствует своему кластеру и насколько он отличается от других кластеров. 4brain.ru

Выбор критериев оценки зависит от конкретной задачи и потребностей бизнеса. www.justintodata.com

www.analyticsvidhya.com

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Как это работает?