Ответ на этот вопрос интересен, потому что позволяет понять, какие методы можно использовать для оценки качества классификации данных и какие показатели могут быть использованы для этой цели. Это важно для того, чтобы правильно выбирать метод оценки качества и интерпретировать полученные результаты. Кроме того, знание различных методов оценки качества классификации данных может помочь улучшить процесс классификации и повысить точность модели.
1 Ответ
Вы должны войти в систему, чтобы добавить ответ.
1. Матрица ошибок (Confusion matrix) — это таблица, которая показывает количество верно и неверно классифицированных объектов для каждого класса.
2. Точность (Accuracy) — это доля правильно классифицированных объектов от общего количества объектов.
3. Полнота (Recall) — это доля верно классифицированных объектов положительного класса от общего количества объектов этого класса.
4. Точность (Precision) — это доля верно классифицированных объектов положительного класса от общего количества объектов, которые были отнесены к этому классу.
5. F-мера (F-measure) — это гармоническое среднее между точностью и полнотой.
6. ROC-кривая (Receiver Operating Characteristic) — это график, который показывает зависимость между долей верно классифицированных объектов положительного класса и долей ложно-положительных классификаций от порогового значения.
7. AUC (Area Under the Curve) — это площадь под ROC-кривой, которая показывает качество классификации в целом.
8. Метрики для несбалансированных данных — такие как G-mean, F1-score, MCC (Matthews Correlation Coefficient) и другие, которые учитывают несбалансированность классов в данных.
9. Кросс-валидация (Cross-validation) — это метод оценки качества классификации путем разделения данных на обучающую и тестовую выборки и повторения этого процесса несколько раз с разными разбиениями данных.
10. Отложенная выборка (Holdout set) — это метод, при котором часть данных откладывается для оценки качества модели, которая обучается на оставшихся данных.
11. Оценка качества на реальных данных — это метод, при котором модель тестируется на реальных данных, которые не использовались в процессе обучения.
12. Критерии информативности — такие как энтропия, Джини-индекс и другие, которые позволяют оценить важность признаков для классификации и выбрать наиболее информативные признаки для модели.