การทำความเข้าใจความแม่นยำในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
ความแม่นยำหมายถึงการคาดการณ์ของแบบจำลองที่ตรงกับค่าจริงมากน้อยเพียงใด เป็นการวัดความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้กับผลลัพธ์จริง กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันจะวัดว่าแบบจำลองสามารถทำนายผลลัพธ์ที่ถูกต้องสำหรับอินพุตที่กำหนดได้ดีเพียงใด
มีหลายวิธีในการวัดความแม่นยำ รวมถึง:
1 Mean Absolute Error (MAE): ค่านี้จะวัดความแตกต่างโดยเฉลี่ยระหว่างค่าที่คาดการณ์ไว้กับค่าจริง ค่าที่ต่ำกว่าบ่งบอกถึงความแม่นยำที่สูงขึ้น
2 Mean Squared Error (MSE): ค่านี้จะวัดค่าเฉลี่ยของความแตกต่างกำลังสองระหว่างค่าที่คาดการณ์ไว้กับค่าจริง ค่าที่ต่ำกว่าบ่งบอกถึงความแม่นยำที่สูงขึ้น
3 Root Mean Squared Error (RMSE): สิ่งนี้คล้ายกับ MSE แต่คำนวณเป็นรากที่สองของ MSE ค่าที่ต่ำกว่าบ่งบอกถึงความแม่นยำที่สูงขึ้น
4 ข้อผิดพลาดเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์เฉลี่ย (MAPE): ค่านี้จะวัดความแตกต่างสัมบูรณ์โดยเฉลี่ยระหว่างค่าที่คาดการณ์ไว้กับค่าจริงเป็นเปอร์เซ็นต์ของค่าจริง ค่าที่ต่ำกว่าบ่งบอกถึงความแม่นยำที่สูงขึ้น
5 R-squared: ใช้วัดสัดส่วนของการแปรผันในตัวแปรตามซึ่งอธิบายโดยตัวแปรอิสระ ค่าที่สูงกว่าบ่งชี้ถึงความพอดีของโมเดลกับข้อมูล
6 คะแนน F1: นี่คือการวัดความสมดุลระหว่างความแม่นยำและการจดจำ เป็นค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิกของความแม่นยำและการจดจำ โดยมีช่วงตั้งแต่ 0 (แย่ที่สุด) ถึง 1 (ดีที่สุด)
7 ความแม่นยำ: เป็นการวัดสัดส่วนของผลบวกที่แท้จริงจากการคาดการณ์เชิงบวกทั้งหมด ค่าที่สูงกว่าบ่งบอกถึงความสามารถในการแยกแยะระหว่างกรณีเชิงบวกและกรณีเชิงลบได้ดีขึ้น
8 ทบทวน: วิธีนี้จะวัดสัดส่วนของผลบวกที่แท้จริงจากกรณีที่ผลบวกจริงทั้งหมด ค่าที่สูงกว่าบ่งบอกถึงความสามารถที่ดีกว่าในการตรวจจับกรณีที่เป็นบวกทั้งหมด สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าไม่มีการวัดความแม่นยำใดที่สมบูรณ์แบบสำหรับทุกสถานการณ์ และการวัดที่แตกต่างกันอาจมีความเหมาะสมมากกว่า ขึ้นอยู่กับปัญหาเฉพาะที่กำลังแก้ไข
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
