Genauigkeit in Modellen für maschinelles Lernen verstehen

Unter Genauigkeit versteht man, wie genau die Vorhersagen eines Modells mit den wahren Werten übereinstimmen. Es ist ein Ma+ für die Differenz zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der tatsächlichen Ausgabe. Mit anderen Worten: Es misst, wie gut das Modell in der Lage ist, die korrekte Ausgabe für eine gegebene Eingabe vorherzusagen.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, die Genauigkeit zu messen, darunter:

1. Mittlerer absoluter Fehler (MAE): Dies misst die durchschnittliche Differenz zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Werten. Niedrigere Werte weisen auf eine höhere Genauigkeit hin.
2. Mittlerer quadratischer Fehler (MSE): Dies misst den Durchschnitt der quadrierten Differenzen zwischen den vorhergesagten und tatsächlichen Werten. Niedrigere Werte weisen auf eine höhere Genauigkeit hin.
3. Root Mean Squared Error (RMSE): Dies ähnelt dem MSE, wird jedoch als Quadratwurzel des MSE berechnet. Niedrigere Werte weisen auf eine höhere Genauigkeit hin.
4. Mittlerer absoluter prozentualer Fehler (MAPE): Dies misst die durchschnittliche absolute Differenz zwischen den vorhergesagten und tatsächlichen Werten als Prozentsatz des tatsächlichen Werts. Niedrigere Werte weisen auf eine höhere Genauigkeit hin.
5. R-Quadrat: Dies misst den Anteil der Variation in der abhängigen Variablen, der durch die unabhängige(n) Variable(n) erklärt wird. Höhere Werte weisen auf eine bessere Anpassung des Modells an die Daten hin.
6. F1-Score: Dies ist ein Ma+ für das Gleichgewicht zwischen Präzision und Erinnerung. Es ist das harmonische Mittel von Präzision und Erinnerung und reicht von 0 (am schlechtesten) bis 1 (am besten).
7. Präzision: Dies misst den Anteil richtig positiver Ergebnisse an allen positiven Vorhersagen. Höhere Werte weisen auf eine bessere Fähigkeit hin, zwischen positiven und negativen Fällen zu unterscheiden.
8. Zur Erinnerung: Dies misst den Anteil der wirklich positiven Fälle an allen tatsächlich positiven Fällen. Höhere Werte weisen auf eine bessere Fähigkeit hin, alle positiven Fälle zu erkennen.

Es ist wichtig zu beachten, dass kein einzelnes Ma+ für die Genauigkeit für jede Situation perfekt ist und je nach dem spezifischen Problem, das gelöst werden soll, unterschiedliche Ma+e geeigneter sein können.