Публикации по теме 'confusion-matrix'
Как понять матрицу путаницы?
После подгонки данных к алгоритму машинного обучения у вас есть прогнозы независимой переменной. Теперь вам нужно оценить, насколько хороша ваша модель. Кроме того, нам необходимо установить правильные пороги принятия решений для модели, которая соответствует варианту использования. В этом блоге мы рассмотрим матрицу путаницы. Как быть понятым и истолкованным.
Во-первых, предположим, что проблема классификации, которая у нас есть, является двоичной, что означает, что прогноз модели..
Интервью о машинном обучении — Часть 9
Погрузитесь в метрики оценки производительности и визуализацию тепловых карт матрицы путаницы с помощью Python
В этой новой статье из серии Интервью о машинном обучении на высшем уровне я начинаю затрагивать другую тему. Вместо описания нового алгоритма машинного обучения я покажу вам, как оценить, хорошо ли работает алгоритм. Умение правильно оценить систему машинного обучения так же важно, как и разработка самой системы .
Я надеюсь, что вы найдете его полезным, когда будете..
Матрица путаницы: как ее использовать и интерпретировать результаты [примеры]
Матрица путаницы используется для оценки производительности модели машинного обучения. Узнайте, как интерпретировать его, чтобы оценить точность вашей модели.
Написано Rohit Kundu и первоначально опубликовано в блоге V7 ( Матрица путаницы: как ее использовать и интерпретировать результаты )
💡Мы всегда ищем талантливых технических писателей. Хотели бы вы внести свой вклад в блог V7 ? Отправьте свое портфолио на [email protected]
Глубокое обучение сейчас является самой..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..