Metrika nelīdzsvarotai klasifikācijai

1. Kādus rādītājus jūs izmantotu klasifikācijas uzdevumā?
2. Kādi rādītāji jāizmanto, lai novērtētu klasifikatoru, ja dati ir nelīdzsvaroti Kā tie tiek iegūti??
3. Kā rīkoties ar nelīdzsvarotiem datiem klasifikācijā?
4. Kuru metriku var izmantot, lai novērtētu klasifikācijas modeli?

Kādus rādītājus jūs izmantotu klasifikācijas uzdevumā??

Visbiežāk izmantotie klasifikācijas problēmas veiktspējas rādītāji ir šādi,

• Precizitāte.
• Apjukuma matrica.
• Precizitāte, atsaukšana un F1 rezultāts.
• ROC AUC.
• Žurnāla zudums.

Kādi rādītāji jāizmanto, lai novērtētu klasifikatoru, ja dati ir nelīdzsvaroti Kā tie tiek iegūti??

Precīza metrika mums norāda, cik prognozēto paraugu ir svarīgi.e. mūsu kļūdas, klasificējot paraugu kā pareizu, ja tā nav taisnība. šis rādītājs ir laba izvēle nelīdzsvarotam klasifikācijas scenārijam.

Kā rīkoties ar nelīdzsvarotiem datiem klasifikācijā?

7 metodes nelīdzsvarotu datu apstrādei

1. Izmantojiet pareizos novērtēšanas rādītājus. ...
2. Pārbaudiet treniņu komplektu. ...
3. Izmantojiet K-veida krustenisko validāciju pareizajā veidā. ...
4. Apvienojiet dažādas atkārtotas izlases datu kopas. ...
5. Paraugs ar dažādām attiecībām. ...
6. Apvienojiet bagātīgo klasi. ...
7. Izstrādājiet savus modeļus.

Kuru metriku var izmantot, lai novērtētu klasifikācijas modeli?

Platība zem līknes (AUC) ir viens no visplašāk izmantotajiem rādītājiem novērtēšanai. To izmanto bināro klasifikācijas problēmu risināšanai. Klasifikatora AUC ir vienāds ar varbūtību, ka klasifikators nejauši izvēlētu pozitīvu piemēru ierindos augstāk nekā nejauši izvēlēts negatīvs piemērs.