Hiểu độ chính xác trong các mô hình học máy

Độ chính xác đề cập đến mức độ dự đoán của mô hình khớp với giá trị thực như thế nào. Nó là thước đo sự khác biệt giữa sản lượng dự đoán và sản lượng thực tế. Nói cách khác, nó đo lường mức độ mô hình có thể dự đoán đầu ra chính xác cho một đầu vào nhất định.

Có một số cách để đo lường độ chính xác, bao gồm:

1. Sai số tuyệt đối trung bình (MAE): Điều này đo lường sự khác biệt trung bình giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế. Giá trị thấp hơn cho thấy độ chính xác cao hơn.
2. Lỗi bình phương trung bình (MSE): Điều này đo lường mức trung bình của chênh lệch bình phương giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế. Giá trị thấp hơn cho thấy độ chính xác cao hơn.
3. Lỗi bình phương trung bình gốc (RMSE): Điều này tương tự như MSE, nhưng nó được tính bằng căn bậc hai của MSE. Giá trị thấp hơn cho thấy độ chính xác cao hơn.
4. Lỗi phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE): Điều này đo lường sự khác biệt tuyệt đối trung bình giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế dưới dạng phần trăm của giá trị thực tế. Giá trị thấp hơn cho thấy độ chính xác cao hơn.
5. Bình phương R: Điều này đo lường tỷ lệ biến thể trong biến phụ thuộc được giải thích bởi (các) biến độc lập. Giá trị cao hơn cho thấy mô hình phù hợp hơn với dữ liệu.
6. Điểm F1: Đây là thước đo sự cân bằng giữa độ chính xác và khả năng thu hồi. Nó là giá trị trung bình hài hòa của độ chính xác và khả năng thu hồi, và nó nằm trong khoảng từ 0 (tệ nhất) đến 1 (tốt nhất).
7. Độ chính xác: Điều này đo lường tỷ lệ kết quả dương tính thực sự trong số tất cả các dự đoán tích cực. Giá trị cao hơn cho thấy khả năng phân biệt giữa trường hợp tích cực và tiêu cực tốt hơn.
8. Thu hồi: Điều này đo lường tỷ lệ dương tính thực sự trong số tất cả các trường hợp dương tính thực tế. Giá trị cao hơn cho thấy khả năng phát hiện tất cả các trường hợp dương tính tốt hơn.

Điều quan trọng cần lưu ý là không có thước đo chính xác nào là hoàn hảo cho mọi tình huống và các thước đo khác nhau có thể phù hợp hơn tùy thuộc vào vấn đề cụ thể đang được giải quyết.