Našumo metrikos mašininis mokymasis

1. Kuo skiriasi mašinų mokymosi našumo metrika??
2. Kas yra našumo matrica mokantis mašinų??
3. Kaip matuoti mašinų mokymosi našumą?
4. Kokia yra klasifikavimo našumo metrika?

Kuo skiriasi mašinų mokymosi našumo metrika??

Mes galime naudoti klasifikavimo našumo metrikas, tokias kaip žurnalo praradimas, tikslumas, AUC (plotas po kreive) ir kt. Kitas mašinų mokymosi algoritmų vertinimo metrikos pavyzdys yra tikslumas, atsiminimas, kuris gali būti naudojamas rūšiuoti algoritmus, kuriuos pirmiausia naudoja paieškos sistemos.

Kas yra našumo matrica mokantis mašinų??

Našumo metrika yra kiekvieno mašininio mokymosi proceso dalis. Jie jums pasakys, ar darote pažangą, ir nurodo skaičių. Visiems mašinų mokymosi modeliams, nesvarbu, ar tai tiesinė regresija, ar SOTA metodai, tokie kaip BERT, reikia metrikos, kad būtų galima įvertinti našumą.

Kaip matuoti mašinų mokymosi našumą?

Įvairūs būdai, kaip įvertinti mašinų mokymosi modelio našumą

1. Sumišimo matrica.
2. Tikslumas.
3. Tikslumas.
4. Prisiminti.
5. Specifiškumas.
6. F1 rezultatas.
7. Tikslumo atšaukimo arba PR kreivė.
8. ROC (imtuvo veikimo charakteristikų) kreivė.

Kokia yra klasifikavimo našumo metrika?

Dažniausiai naudojamos klasifikavimo problemos našumo metrikos yra „Tikslumas“. Sumišimo matrica. Tikslumas, atšaukimas ir F1 balas.