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
В этом случае:
TP (True Positives) = 10 (правильно классифицированные больные пациенты)
TN (True Negatives) = 90 (правильно классифицированные здоровые пациенты)
FP (False Positives) = 0 (нет ошибок при классификации здоровых пациентов)
FN (False Negatives) = 0 (нет ошибок при классификации больных пациентов)
Теперь рассчитаем Accuracy:
Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) = (10 + 90) / (10 + 90 + 0 + 0) = 100 / 100 = 1.0 или 100%
В данном примере точность модели составляет 100%.
Тут будет реклама 1
Пример № 2:
В задаче классификации картинок с котами и собаками у нас есть 1000 картинок, и модель правильно классифицировала 900 из них. Допустим, 500 картинок изображают котов, а другие 500 – собак. Пусть модель правильно классифицировала 450 картинок с котами и 450 картинок с собаками. В этом случае:
TP (True Positives) = 450 (правильно классифицированные картинки с котами)
TN (True Negatives) = 450 (правильно классифицированные картинки с собаками)
FP (False Positives) = 50 (картинки с собаками, классифицированные как коты)
FN (False Negatives) = 50 (картинки с котами, классифицированные как собаки)
Теперь рассчитаем Accuracy:
Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) = (450 + 450) / (450 + 450 + 50 + 50) = 900 / 1000 = 0.
Тут будет реклама 2
9 или 90%
В данном примере точность модели составляет 90%.
Метрика Precision (Точность)
Метрика Precision (Точность) – это одна из метрик качества работы алгоритма классификации, которая показывает, насколько точно модель предсказывает положительный класс.
Тут будет реклама 3
Precision фокусируется на правильно классифицированных положительных объектах и ложных срабатываниях (ложноположительные результаты).
Метрика Precision рассчитывается следующим образом:
Precision = TP / (TP + FP)
где:
TP (True Positives) – количество правильно классифицированных положительных объектов;
FP (False Positives) – количество неправильно классифицированных положительных объектов (ложные срабатывания).
Тут будет реклама 4
Precision принимает значения в диапазоне от 0 до 1 (или от 0% до 100%). Чем ближе значение Precision к 1 (или 100%), тем точнее модель предсказывает положительный класс.
Важно отметить, что метрика Precision не учитывает ошибки второго рода, то есть пропущенные срабатывания (False Negatives).
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.
