В чем заключаются преимущества и недостатки методов расчета точности моделей машинного обучения?

Некоторые методы расчёта точности моделей машинного обучения и их особенности:

• Accuracy. shakhbanov.org Преимущества: простота интерпретации, универсальность. shakhbanov.org Метрика предоставляет ясное представление о том, насколько модель правильно классифицирует данные, что упрощает оценку её общей производительности. shakhbanov.org Однако если классы в данных несбалансированы, Accuracy может быть искажена, поскольку она не учитывает дисбаланс между классами. shakhbanov.org
• Log Loss. shakhbanov.org Преимущества: чувствительность к вероятностям, необходимость в вероятностях. shakhbanov.org Log Loss учитывает не только точность предсказанных классов, но и степень уверенности модели в этих предсказаниях. shakhbanov.org
• F1-score. streammydata.ru Одна из часто используемых метрик оценки качества моделей. streammydata.ru Однако по значению F1-score невозможно понять, какой тип ошибки, первого или второго рода, оказывает большее влияние на качество модели. streammydata.ru

Некоторые недостатки методов расчёта точности моделей машинного обучения:

• Модель, переобученная на обучающих данных, может иметь высокую точность на них, но плохо работать на новых данных. dzen.ru
• Некоторые метрики не всегда могут полностью описать производительность модели, и бывают случаи, когда метрики дают неправильные оценки. 4brain.ru
• Качество тестовой выборки влияет на достоверность результата, независимо от выбранного метода. streammydata.ru

Выбор конкретной метрики зависит от условий задачи. streammydata.ru Зачастую для оценки качества моделей применяют сразу несколько метрик. streammydata.ru