What are the most reliable methods for checking the accuracy of machine learning algorithms?

Нет единого метода, который работал бы в любых ситуациях. www.maartengrootendorst.com Выбор подходящего метода зависит от специфики задачи. sky.pro

Некоторые методы для проверки точности алгоритмов машинного обучения:

• Accuracy (точность). sky.pro www.geeksforgeeks.org Показывает долю правильных предсказаний среди всех предсказаний модели. sky.pro Точность наиболее эффективна, когда в наборе данных все классы представлены одинаково. www.geeksforgeeks.org
• Precision (точность в узком смысле). sky.pro Показывает, какая доля объектов, выделенных как положительные, действительно являются положительными. sky.pro
• Recall (полнота). sky.pro Показывает, какая доля положительных объектов была правильно идентифицирована моделью. sky.pro
• F1-score. sky.pro www.justintodata.com Гармоническое среднее между Precision и Recall, позволяющее сбалансировать их значения. sky.pro
• Confusion Matrix. www.justintodata.com Таблица, в которой суммируются результаты предсказаний модели классификации. www.justintodata.com
• ROC и AUC. www.justintodata.com Кривая ROC (Receiver Operating Characteristic) строит график True Positive Rate (TPR) против False Positive Rate (FPR) при разных пороговых значениях классификации. www.justintodata.com
• Mean Squared Error (MSE). www.justintodata.com Наиболее распространённое измерение качества предсказаний регрессии, представляет собой среднее значение квадратов остатков (разница между фактическим значением и предсказанным). www.justintodata.com

Также для оценки модели эффективна визуализация матрицы ошибок в виде тепловой карты (heatmap). sky.pro Это позволяет мгновенно выявить проблемные классы и направления для улучшения. sky.pro