Veiktspējas metriku mašīnmācīšanās

1. Kādi ir dažādi veiktspējas rādītāji mašīnmācībā?
2. Kas ir veiktspējas matrica mašīnmācībā?
3. Kā mērīt mašīnmācīšanās veiktspēju?
4. Kādi ir veiktspējas rādītāji klasifikācijai?

Kādi ir dažādi veiktspējas rādītāji mašīnmācībā?

Mēs varam izmantot klasifikācijas veiktspējas rādītājus, piemēram, žurnāla zudumus, precizitāti, AUC (laukumu zem līknes) utt. Vēl viens metrikas piemērs mašīnmācīšanās algoritmu novērtēšanai ir precizitāte, atsaukšana, ko var izmantot, lai kārtotu algoritmus, kurus galvenokārt izmanto meklētājprogrammas.

Kas ir veiktspējas matrica mašīnmācībā?

Veiktspējas rādītāji ir daļa no katra mašīnmācīšanās procesa. Viņi jums saka, vai gūstat panākumus, un uzliek skaitli. Visiem mašīnmācīšanās modeļiem, neatkarīgi no tā, vai tā ir lineāra regresija vai SOTA tehnika, piemēram, BERT, ir nepieciešama metrika, lai novērtētu veiktspēju.

Kā mērīt mašīnmācīšanās veiktspēju?

Dažādi veidi, kā novērtēt mašīnmācīšanās modeļa veiktspēju

1. Apjukuma matrica.
2. Precizitāte.
3. Precizitāte.
4. Atsaukt.
5. Specifiskums.
6. F1 rezultāts.
7. Precizitātes atsaukšanas vai PR līkne.
8. ROC (uztvērēja darbības raksturlielumi) līkne.

Kādi ir veiktspējas rādītāji klasifikācijai?

Visbiežāk izmantotie klasifikācijas problēmas veiktspējas rādītāji ir šādi: Precizitāte. Apjukuma matrica. Precizitāte, atsaukšana un F1 rezultāts.