Performance metrics maskinlæring

1. Hvad er forskellige præstationsmålinger i maskinlæring?
2. Hvad er præstationsmatrix i maskinlæring?
3. Hvordan måler du maskinlæringsydelse?
4. Hvad er præstationsmålingerne for klassificering?

Hvad er forskellige præstationsmålinger i maskinlæring?

Vi kan bruge klassificeringspræstationsmålinger såsom Log-Loss, Nøjagtighed, AUC (Area under Curve) osv. Et andet eksempel på metric til evaluering af maskinlæringsalgoritmer er præcision, tilbagekaldelse, som kan bruges til at sortere algoritmer, der primært bruges af søgemaskiner.

Hvad er præstationsmatrix i maskinlæring?

Ydelsesmålinger er en del af hver pipeline til maskinlæring. De fortæller dig, hvis du gør fremskridt, og sætter et nummer på det. Alle maskinindlæringsmodeller, hvad enten det er lineær regression eller en SOTA -teknik som BERT, har brug for en metrik for at bedømme præstationer.

Hvordan måler du maskinlæringsydelse?

Forskellige måder at evaluere en maskinlæringsmodels ydelse på

1. Forvirringsmatrix.
2. Nøjagtighed.
3. Præcision.
4. Minde om.
5. Specificitet.
6. F1 score.
7. Præcisions-tilbagekaldelse eller PR-kurve.
8. ROC -kurve (modtagerens driftskarakteristika).

Hvad er præstationsmålingerne for klassificering?

De mest almindeligt anvendte præstationsmålinger til klassificeringsproblemer er som følger, Nøjagtighed. Forvirringsmatrix. Præcision, tilbagekaldelse og F1 -score.