Оценка Модели - Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро)

Вопрос для Поиска с Алисой

21 октября

#МашинноеОбучение #Ошибки #Данные #АнализДанных #ОбучениеМодели #ВыборДанных #ОбработкаДанных #ОценкаМодели

Как можно избежать ошибок в машинном обучении при работе с данными?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

all-calc.info

3

www.geeksforgeeks.org

4

mkomov.com

5

gimal-ai.ru

6

dzen.ru

Чтобы избежать ошибок в машинном обучении при работе с данными, рекомендуется: Тщательно анализировать данные. Это поможет выявить потенциальные смещения. Использовать стратифицированную выборку при разделении данных на обучающую, валидационную…

Вопрос для Поиска с Алисой

24 сентября

#MSE #RMSE #ОценкаМодели #КачествоМодели #Отличия #Статистика #Математика #ОбучениеМашин

В чем основные отличия между MSE и RMSE при оценке качества модели?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

loginom.ru

3

scales.arabpsychology.com

4

vitalflux.com

5

habr.com

6

shakhbanov.org

Некоторые отличия между MSE (средняя квадратичная ошибка) и RMSE (корень из среднеквадратичной ошибки) при оценке качества модели: Единицы измерения. MSE измеряется в квадратичных единицах, а RMSE — в тех же единицах, что и целевая переменная…

Вопрос для Поиска с Алисой

20 мая

#МашинноеОбучение #Переобучение #ОценкаМодели #ОбучениеМодели #КачествоМодели

Как можно определить, что модель машинного обучения склонна к переобучению?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

www.decosystems.ru

3

www.geeksforgeeks.org

4

habr.com

5

proproprogs.ru

6

codelabsacademy.com

Несколько признаков, которые могут указывать на склонность модели машинного обучения к переобучению: Дисбаланс производительности. Модель демонстрирует высокую точность на обучающем наборе данных, но существенно ошибается при работе с тестовыми…

Вопрос для Поиска с Алисой

1 мая

#ОценкаМодели #СреднеквадратичнаяОшибка #ОценкаКачества #Моделирование #Статистика #Математика

Почему возникает смещение в оценке качества модели при использовании среднеквадратичной ошибки?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Смещение в оценке качества модели при использовании среднеквадратичной ошибки (MSE) возникает из-за чувствительности MSE к выбросам и неравномерного веса ошибок. Чувствительность к выбросам проявляется в том, что MSE штрафует модель за большие…

Вопрос для Поиска с Алисой

9 июня

#МашинноеОбучение #Метрики #MAE #ОценкаМодели #ОбучениеМодели

Почему средняя абсолютная ошибка MAE считается важной метрикой в машинном обучении?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

www.geeksforgeeks.org

3

4

5

6

Средняя абсолютная ошибка (MAE) считается важной метрикой в машинном обучении по нескольким причинам: Простота интерпретации. В отличие от других метрик ошибок, MAE легко понять и интерпретировать. Метрика даёт представление о том, насколько в…

Вопрос для Поиска с Алисой

14 октября

#DataSplit #TrainTestSplit #ЛучшиеПрактики #ОбучениеМодели #ОценкаМодели #ВыборРазбиения #ВыборРазмера #ВыборРазбиения

Какие лучшие практики следует учитывать при разбиении набора данных на train и test с помощью train|_test|_split?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

habr.com

3

www.tutorialspoint.com

4

www.dmitrymakarov.ru

5

sky.pro

6

pythonru.com

Некоторые лучшие практики при разбиении набора данных на train и test с помощью функции train_test_split из библиотеки Scikit-learn: Настройка параметров. Можно указать следующие значения: test_size — доля тестовой выборки. По умолчанию 0,25…

Вопрос для Поиска с Алисой

20 октября

#Точность #Модель #ОценкаМодели #КачествоМодели #ИзмерениеТочности

Что показывает точность модели?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Точность модели (accuracy) в машинном обучении показывает, какую долю правильных предсказаний модель сделала от общего числа сделанных предсказаний. Другими словами, точность отвечает на вопрос: «Сколько из всех предсказаний, сделанных моделью…

Вопрос для Поиска с Алисой

12 февраля

#Модели #ОбобщающаяСпособность #МетодыПроверки #ОценкаМодели #ВалидацияМодели

Какие методы используются для проверки обобщающей способности моделей?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Некоторые методы, которые используются для проверки обобщающей способности моделей: Скользящий контроль (leave-one-out). Из всей выборки убирают поочерёдно по одному вектору наблюдений и обучаются каждый раз на оставшейся выборке. В итоге…

Вопрос для Поиска с Алисой

22 июня

#МетодыВалидации #HoldOut #ПерекрестнаяВалидация #Разница #ОбучениеМодели #ОценкаМодели

В чем разница между методом hold-out и перекрестной валидацией?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Разница между методом hold-out и кросс-валидацией (перекрёстной проверкой) заключается в подходе к оценке модели. Метод hold-out предполагает разделение данных на обучающий и тестовый наборы. Модель обучают на обучающем наборе, а затем тестируют…

Вопрос для Поиска с Алисой

23 октября

#МашинноеОбучение #МатрицаПутаницы #ОценкаМодели #ОбучениеМодели #КлассификацияДанных

Как работает матрица путаницы для оценки работы модели машинного обучения?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Матрица путаницы (ошибок) — это таблица, которая сравнивает фактические значения с прогнозируемыми значениями модели машинного обучения. Для простой бинарной (двухклассовой) задачи матрица состоит из четырёх ячеек: 1. Истинные положительные…

Главная / #Оценка Модели

# Оценка Модели