Zrozumienie dokładności w modelach uczenia maszynowego
Dokładność odnosi się do tego, jak bardzo przewidywania modelu odpowiadają wartościom rzeczywistym. Jest to miara różnicy między przewidywaną produkcją a rzeczywistą produkcją. Innymi słowy, mierzy, jak dobrze model jest w stanie przewidzieć prawidłowe wyniki dla danych danych wejściowych.
Istnieje kilka sposobów pomiaru dokładności, w tym:
1. Średni błąd bezwzględny (MAE): Mierzy średnią różnicę między wartościami przewidywanymi i rzeczywistymi. Niższe wartości oznaczają większą dokładność.
2. Błąd średniokwadratowy (MSE): Mierzy średnią kwadratów różnic między wartościami przewidywanymi i rzeczywistymi. Niższe wartości oznaczają większą dokładność.
3. Średni błąd kwadratowy (RMSE): Jest podobny do MSE, ale jest obliczany jako pierwiastek kwadratowy z MSE. Niższe wartości oznaczają większą dokładność.
4. Średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE): Mierzy średnią bezwzględną różnicę między wartościami przewidywanymi i rzeczywistymi jako procent wartości rzeczywistej. Niższe wartości oznaczają większą dokładność.
5. R-kwadrat: Mierzy część zmienności zmiennej zależnej, która jest wyjaśniona przez zmienną(-y) niezależną(e). Wyższe wartości wskazują na lepsze dopasowanie modelu do danych.
6. Wynik F1: Jest to miara równowagi pomiędzy precyzją i zapamiętywaniem. Jest to średnia harmoniczna precyzji i zapamiętywania, wahająca się od 0 (najgorsza) do 1 (najlepsza).
7. Precyzja: mierzy odsetek prawdziwie pozytywnych przewidywań wśród wszystkich pozytywnych przewidywań. Wyższe wartości wskazują na lepszą zdolność rozróżniania przypadków pozytywnych i negatywnych.
8. Przypomnijmy: Mierzy proporcję prawdziwie pozytywnych wyników wśród wszystkich faktycznie pozytywnych przypadków. Wyższe wartości wskazują na lepszą zdolność wykrywania wszystkich pozytywnych przypadków.…
Ważne jest, aby pamiętać, że żadna pojedyncza miara dokładności nie jest idealna w każdej sytuacji i różne miary mogą być bardziej odpowiednie w zależności od konkretnego rozwiązywanego problemu.
To mi się podoba
To mi się nie podoba
Zgłoś błąd treści
Share
