Pembelajaran mesin metrik prestasi

1. Apakah metrik prestasi yang berbeza dalam pembelajaran mesin?
2. Apakah matriks prestasi dalam pembelajaran mesin?
3. Bagaimana anda mengukur prestasi pembelajaran mesin?
4. Apakah metrik prestasi untuk klasifikasi?

Apakah metrik prestasi yang berbeza dalam pembelajaran mesin?

Kita boleh menggunakan metrik prestasi klasifikasi seperti Log-Loss, Accuracy, AUC (Area under Curve) dll. Contoh metrik lain untuk penilaian algoritma pembelajaran mesin adalah ketepatan, ingat, yang dapat digunakan untuk mengurutkan algoritma yang terutama digunakan oleh mesin pencari.

Apakah matriks prestasi dalam pembelajaran mesin?

Metrik prestasi adalah bahagian dari setiap saluran pembelajaran mesin. Mereka memberitahu anda jika anda membuat kemajuan, dan memasukkannya. Semua model pembelajaran mesin, sama ada regresi linier, atau teknik SOTA seperti BERT, memerlukan metrik untuk menilai prestasi.

Bagaimana anda mengukur prestasi pembelajaran mesin?

Pelbagai cara untuk menilai prestasi model pembelajaran mesin

1. Matriks kekeliruan.
2. Ketepatan.
3. Ketepatan.
4. Ingat semula.
5. Kekhususan.
6. Skor F1.
7. Keluk Precision-Recall atau PR.
8. Keluk ROC (Ciri Operasi Penerima).

Apakah metrik prestasi untuk klasifikasi?

Metrik Prestasi yang paling biasa digunakan untuk masalah klasifikasi adalah seperti berikut, Ketepatan. Matriks Kekeliruan. Skor ketepatan, ingat dan F1.