Розуміння точності в моделях машинного навчання

Точність означає, наскільки точно прогнози моделі відповідають справжнім значенням. Це міра різниці між прогнозованим виходом і фактичним виходом. Іншими словами, він вимірює, наскільки добре модель здатна передбачити правильний результат для заданого вхідного сигналу.

Існує кілька способів вимірювання точності, зокрема:

1. Середня абсолютна похибка (MAE): вимірює середню різницю між прогнозованими та фактичними значеннями. Менші значення вказують на вищу точність.
2. Середня квадратична помилка (MSE): вимірює середнє значення квадратів різниць між прогнозованими та фактичними значеннями. Менші значення вказують на вищу точність.
3. Середньоквадратична помилка (RMSE): Це схоже на MSE, але обчислюється як квадратний корінь із MSE. Менші значення вказують на вищу точність.
4. Середня абсолютна відсоткова похибка (MAPE): вимірює середню абсолютну різницю між прогнозованими та фактичними значеннями у відсотках від фактичного значення. Менші значення вказують на вищу точність.
5. R-квадрат: вимірює частку варіації залежної змінної, яка пояснюється незалежною змінною(ями). Вищі значення вказують на кращу відповідність моделі даним.
6. Оцінка F1: це показник балансу між точністю та пам’яттю. Це гармонічне середнє значення точності та запам’ятовування, і воно коливається від 0 (найгірше) до 1 (найкраще).
7. Точність: вимірює частку справжніх позитивних прогнозів серед усіх позитивних прогнозів. Вищі значення вказують на кращу здатність розрізняти позитивні та негативні випадки.
8. Нагадаємо: це вимірює частку справжніх позитивних результатів серед усіх фактичних позитивних випадків. Більш високі значення вказують на кращу здатність виявляти всі позитивні випадки.

Важливо зазначити, що жоден окремий показник точності не є ідеальним для кожної ситуації, і різні показники можуть бути більш відповідними залежно від конкретної проблеми, яку вирішують.