Forståelse af nøjagtighed i maskinlæringsmodeller

Nøjagtighed refererer til, hvor t
t en models forudsigelser matcher de sande v
rdier. Det er et mål for forskellen mellem det forudsagte output og det faktiske output. Med andre ord måler den, hvor godt modellen er i stand til at forudsige det korrekte output for et givet input.

Der er flere måder at måle nøjagtigheden på, herunder:

1. Mean Absolute Error (MAE): Dette måler den gennemsnitlige forskel mellem de forudsagte og faktiske v
rdier. Lavere v
rdier indikerer højere nøjagtighed.
2. Mean Squared Error (MSE): Dette måler gennemsnittet af de kvadrerede forskelle mellem de forudsagte og faktiske v
rdier. Lavere v
rdier indikerer højere nøjagtighed.
3. Root Mean Squared Error (RMSE): Dette svarer til MSE, men det beregnes som kvadratroden af MSE. Lavere v
rdier indikerer højere nøjagtighed.
4. Mean Absolute Percentage Error (MAPE): Dette måler den gennemsnitlige absolutte forskel mellem de forudsagte og faktiske v
rdier som en procentdel af den faktiske v
rdi. Lavere v
rdier indikerer højere nøjagtighed.
5. R-kvadrat: Dette måler andelen af variationen i den afh
ngige variabel, der forklares af den eller de uafh
ngige variabler. Højere v
rdier indikerer en bedre tilpasning af modellen til dataene.
6. F1 Score: Dette er et mål for balancen mellem pr
cision og genkaldelse. Det er det harmoniske middelv
rdi af pr
cision og genkaldelse, og det går fra 0 (dårligst) til 1 (bedst).
7. Pr
cision: Dette måler andelen af sande positive blandt alle positive forudsigelser. Højere v
rdier indikerer en bedre evne til at skelne mellem positive og negative tilf
lde.
8. Tilbagekaldelse: Dette måler andelen af sande positive blandt alle faktiske positive tilf
lde. Højere v
rdier indikerer en bedre evne til at opdage alle positive tilf
lde.

Det er vigtigt at bem
rke, at intet enkelt mål for nøjagtighed er perfekt til enhver situation, og forskellige mål kan v
re mere passende afh
ngigt af det specifikke problem, der løses.