Înțelegerea preciziei în modelele de învățare automată
Precizia se referă la cât de aproape se potrivesc predicțiile unui model cu valorile adevărate. Este o măsură a diferenței dintre rezultatul estimat și rezultatul real. Cu alte cuvinte, măsoară cât de bine este capabil modelul să prezică rezultatul corect pentru o intrare dată.
Există mai multe modalități de măsurare a preciziei, inclusiv:
1. Eroare absolută medie (MAE): Aceasta măsoară diferența medie dintre valorile prezise și cele reale. Valorile mai mici indică o precizie mai mare.
2. Eroare pătrată medie (MSE): Aceasta măsoară media diferențelor pătrate dintre valorile prezise și cele reale. Valorile mai mici indică o precizie mai mare.
3. Root Mean Squared Error (RMSE): Aceasta este similară cu MSE, dar este calculată ca rădăcină pătrată a MSE. Valorile mai mici indică o precizie mai mare.
4. Eroare procentuală medie absolută (MAPE): Aceasta măsoară diferența medie absolută dintre valorile prezise și cele reale ca procent din valoarea reală. Valorile mai mici indică o precizie mai mare.
5. R-pătrat: Aceasta măsoară proporția variației variabilei dependente care este explicată de variabilele independente. Valorile mai mari indică o potrivire mai bună a modelului la date.
6. Scor F1: Aceasta este o măsură a echilibrului dintre precizie și reamintire. Este media armonică a preciziei și a reamintirii și variază de la 0 (cel mai rău) la 1 (cel mai bun).
7. Precizie: aceasta măsoară proporția de pozitive adevărate dintre toate predicțiile pozitive. Valorile mai mari indică o mai bună capacitate de a distinge între cazurile pozitive și cele negative.
8. Reamintim: aceasta măsoară proporția de pozitive adevărate dintre toate cazurile pozitive reale. Valorile mai mari indică o capacitate mai bună de a detecta toate cazurile pozitive.
Este important de reținut că nicio măsură de precizie nu este perfectă pentru fiecare situație, iar măsurile diferite pot fi mai adecvate în funcție de problema specifică rezolvată.
Apreciez
Nu apreciez
Raportați o eroare de conținut
Share
