На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, О бизнесе популярно, Инновации в бизнесе. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик
0 баллов
0 мнений
1 чтение
Автор
Дата выхода
08 сентября 2023
🔍 Загляните за кулисы "Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Алексей Михнин) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
В данной книге рассматриваются метрики качества моделей машинного обучения, обеспечивая понимание их выбора, интерпретации и применения. Описываются различные метрики, их особенности и применение в задачах машинного обучения. Книга содержит практические примеры использования метрик для наглядности. Она будет полезна специалистам в области машинного обучения, бизнес-аналитикам и новичкам, желающим освоить оценку качества моделей и принимать обоснованные решения на основе анализа результатов моделирования.
📚 Читайте "Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Рассчитайте полноту как отношение TP к общему числу положительных примеров (TP + FN):
Recall = TP / (TP + FN) = 80 / (80 + 20) = 0.8 = 80%
Таким образом, в данном примере модель правильно определила 80 из 100 спам-писем, что соответствует полноте в 80%.
Пример № 2: Представьте, что вы работаете аналитиком в интернет-магазине, который хочет улучшить свой алгоритм рекомендаций товаров пользователям. Вы хотите проверить, насколько хорошо работает текущий алгоритм и решаете посчитать метрику полноты для одной из категорий товаров – "электроника".
Тут будет реклама 1
Для этого вы берете случайную выборку из 200 пользователей, которые просмотрели товары в категории "электроника" на вашем сайте за последний месяц. После того, как вы применили алгоритм рекомендаций, вы получили следующие результаты:
Из 200 пользователей 120 купили хотя бы один рекомендованный товар в категории "электроника" (TP).
Из 200 пользователей 80 не купили ни одного рекомендованного товара в категории "электроника" (FN).
Тут будет реклама 2
Рассчитайте метрику полноты (recall) для категории "электроника".
Решение:
TP = 120 (пользователи, которые купили хотя бы один рекомендованный товар в категории "электроника") FN = 80 (пользователи, которые не купили ни одного рекомендованного товара в категории "электроника")
Recall = TP / (TP + FN) = 120 / (120 + 80) = 0.6 = 60%
Метрика полноты для категории "электроника" составляет 60%.
Тут будет реклама 3
Это означает, что ваш текущий алгоритм рекомендаций смог правильно найти 60% всех пользователей, которые купили товары в этой категории за последний месяц. Вам следует анализировать результаты и работать над улучшением алгоритма, чтобы повысить метрику полноты и увеличить долю пользователей, которым будут рекомендованы интересные товары в категории "электроника".
Метрика F1-score (F-мера)
Метрика F1-score (F-мера) – это совместная метрика для оценки качества алгоритма классификации, которая учитывает обе метрики Precision (Точность) и Recall (Полнота).
Тут будет реклама 4
F1-score является гармоническим средним между Precision и Recall, что делает эту метрику более сбалансированной, чем каждая из них по отдельности. F1-score особенно полезна в случаях, когда классы в данных несбалансированы или когда ошибки первого и второго рода имеют схожую важность.
Мнения
О книге «Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Алексей Михнин! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
