Ответ на этот вопрос интересен, потому что метрики являются важным инструментом для оценки эффективности моделей машинного обучения. Они позволяют оценить, насколько хорошо модель справляется с поставленной задачей и какие улучшения можно внести для ее улучшения. Кроме того, знание различных метрик помогает выбрать наиболее подходящую модель для конкретной задачи и сравнить различные модели между собой. Также ответ на этот вопрос может помочь понять, какие аспекты модели необходимо улучшить для достижения лучших результатов.
1 Ответ
Вы должны войти в систему, чтобы добавить ответ.
1. Accuracy (точность) — показывает, как часто модель правильно предсказывает класс объекта.
2. Precision (точность) — показывает, как много из объектов, которые модель отнесла к положительному классу, действительно являются положительными.
3. Recall (полнота) — показывает, как много положительных объектов модель смогла обнаружить.
4. F1-score — среднее гармоническое между precision и recall.
5. ROC-AUC (площадь под кривой ошибок) — показывает, насколько хорошо модель может различать между классами.
6. Log Loss — метрика, которая оценивает вероятность того, что модель правильно предсказывает класс объекта.
7. Mean Squared Error (MSE) — средняя квадратичная ошибка, используемая для оценки качества регрессионных моделей.
8. Mean Absolute Error (MAE) — средняя абсолютная ошибка, используемая для оценки качества регрессионных моделей.
9. R-squared (коэффициент детерминации) — показывает, насколько хорошо модель подходит для данных.
10. Confusion Matrix (матрица ошибок) — показывает, сколько объектов было правильно и неправильно классифицировано моделью.