Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы можете задавать вопросы и отвечать на них, зарабатывая деньги. Ознакомьтесь с правилами, будем рады видеть вас в числе наших экспертов!
Вы можете войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонус.
Качество обучения может быть измерено с помощью различных метрик и методов оценки. Вот некоторые из них:
1. Точность (accuracy): это наиболее распространенная метрика, которая измеряет долю правильных предсказаний модели относительно общего числа примеров. Она может быть рассчитана как (количество правильных предсказаний) / (общее количество примеров).
2. Полнота (recall) и точность (precision): эти метрики используются в задачах классификации, особенно в случаях, когда классы несбалансированы. Полнота измеряет, какую долю положительных примеров модель правильно классифицировала, а точность измеряет, какую долю положительных предсказаний модель сделала правильно.
3. F1-мера (F1-score): это гармоническое среднее между полнотой и точностью. Она может быть рассчитана как 2 * ((precision * recall) / (precision + recall)).
4. Логарифмическая функция потерь (log loss): это метрика, которая измеряет качество вероятностной модели. Она рассчитывается как среднее значение отрицательного логарифма вероятности правильного класса для каждого примера.
5. Среднеквадратичная ошибка (mean squared error): это метрика, которая используется в задачах регрессии. Она измеряет среднеквадратичное отклонение между предсказанными и фактическими значениями.
6. Кросс-валидация (cross-validation): это метод оценки качества модели, который позволяет проверить ее обобщающую способность. Он заключается в разделении данных на несколько подмножеств, называемых фолдами, и последовательном обучении и тестировании модели на разных комбинациях фолдов.
Выбор метрик и методов оценки зависит от типа задачи и конкретных требований.
Напишите, почему вы считаете данный ответ недопустимым: