Ответ на данный вопрос интересен, так как позволяет понять, какими способами можно оценить качество моделей, которые обучаются без учителя. Это важно для понимания того, насколько точны и надежны полученные результаты и какие метрики могут быть использованы для сравнения различных моделей. Также знание о методах оценки качества моделей помогает выбрать наиболее подходящий подход для конкретной задачи и улучшить качество обучения.
1 Ответ
Вы должны войти в систему, чтобы добавить ответ.
1. Силуэтный коэффициент: используется для оценки качества кластеризации. Он показывает, насколько объекты внутри кластеров похожи друг на друга и насколько они отличаются от объектов в других кластерах.
2. Коэффициент корреляции Спирмена: используется для оценки качества регрессии. Он показывает, насколько сильно связаны между собой переменные.
3. Коэффициент Джини: используется для оценки качества кластеризации. Он показывает, насколько хорошо кластеры разделяются и насколько объекты внутри кластеров похожи друг на друга.
4. Среднеквадратичная ошибка (MSE): используется для оценки качества регрессии. Она показывает, насколько сильно модель ошибается в предсказании значений.
5. Средняя абсолютная ошибка (MAE): используется для оценки качества регрессии. Она показывает, насколько сильно модель ошибается в предсказании значений, но не учитывает направление ошибки.
6. Коэффициент согласованности: используется для оценки качества кластеризации. Он показывает, насколько хорошо объекты внутри кластеров похожи друг на друга и насколько они отличаются от объектов в других кластерах.
7. Индекс Дэвиса-Болдина: используется для оценки качества кластеризации. Он показывает, насколько хорошо кластеры разделяются и насколько объекты внутри кластеров похожи друг на друга, учитывая размеры кластеров.
8. Коэффициент силуэта: используется для оценки качества кластеризации. Он показывает, насколько объекты внутри кластеров похожи друг на друга и насколько они отличаются от объектов в других кластерах, учитывая размеры кластеров.
9. Коэффициент Джеккара: используется для оценки качества кластеризации. Он показывает, насколько хорошо кластеры разделяются и насколько объекты внутри кластеров похожи друг на друга, учитывая общие объекты между кластерами.
10. Коэффициент Фолкса-Малликена: используется для оценки качества кластеризации. Он показывает, насколько хорошо кластеры разделяются и насколько объекты внутри кластеров похожи друг на друга, учитывая общие объекты между кластерами и размеры кластеров.