मशीन लर्निंग मॉडल में सटीकता को समझना

सटीकता से तात्पर्य यह है कि किसी मॉडल की भविष्यवाणियाँ वास्तविक मूल्यों से कितनी निकटता से मेल खाती हैं। यह अनुमानित आउटपुट और वास्तविक आउटपुट के बीच अंतर का माप है। दूसरे शब्दों में, यह मापता है कि मॉडल किसी दिए गए इनपुट के लिए सही आउटपुट की भविष्यवाणी करने में कितनी अच्छी तरह सक्षम है।

सटीकता को मापने के कई तरीके हैं, जिनमें शामिल हैं:

1. माध्य निरपेक्ष त्रुटि (एमएई): यह अनुमानित और वास्तविक मूल्यों के बीच औसत अंतर को मापता है। कम मान उच्च सटीकता दर्शाते हैं।
2. माध्य वर्ग त्रुटि (एमएसई): यह अनुमानित और वास्तविक मूल्यों के बीच वर्ग अंतर के औसत को मापता है। कम मान उच्च सटीकता दर्शाते हैं।
3. मूल माध्य वर्ग त्रुटि (आरएमएसई): यह एमएसई के समान है, लेकिन इसकी गणना एमएसई के वर्गमूल के रूप में की जाती है। कम मान उच्च सटीकता दर्शाते हैं।
4. माध्य निरपेक्ष प्रतिशत त्रुटि (एमएपीई): यह अनुमानित और वास्तविक मूल्यों के बीच औसत पूर्ण अंतर को वास्तविक मूल्य के प्रतिशत के रूप में मापता है। कम मान उच्च सटीकता दर्शाते हैं।
5. आर-वर्ग: यह आश्रित चर में भिन्नता के अनुपात को मापता है जिसे स्वतंत्र चर द्वारा समझाया गया है। उच्च मान डेटा के लिए मॉडल के बेहतर फिट होने का संकेत देते हैं।
6. एफ1 स्कोर: यह सटीकता और रिकॉल के बीच संतुलन का एक माप है। यह परिशुद्धता और रिकॉल का हार्मोनिक माध्य है, और यह 0 (सबसे खराब) से 1 (सर्वोत्तम) तक होता है।
7. परिशुद्धता: यह सभी सकारात्मक भविष्यवाणियों के बीच सच्ची सकारात्मकता के अनुपात को मापता है। उच्च मान सकारात्मक और नकारात्मक मामलों के बीच अंतर करने की बेहतर क्षमता का संकेत देते हैं।
8. याद रखें: यह सभी वास्तविक सकारात्मक मामलों के बीच वास्तविक सकारात्मकता के अनुपात को मापता है। उच्च मान सभी सकारात्मक मामलों का पता लगाने की बेहतर क्षमता का संकेत देते हैं। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सटीकता का कोई भी एक उपाय हर स्थिति के लिए सही नहीं है, और हल की जा रही विशिष्ट समस्या के आधार पर अलग-अलग उपाय अधिक उपयुक्त हो सकते हैं।