Публикации по теме 'metrics'
Выбор правильной метрики производительности для модели классификации (Часть 2): ROC-AUC и кривая P-R
Здравствуйте, читатели, в моем предыдущем блоге мы узнали, как мы можем выбрать правильную метрику для оценки наших моделей классификации, используя такие метрики, как точность, полнота, точность и F-оценка.
Сегодня мы поговорим еще о двух таких важных метриках — кривой ROC-AUC и кривой P-R (Precision-Recall) и о том, как они могут помочь нам оценить наши модели классификации.
Кривые ROC и кривые Precision-Recall — это диагностические инструменты, которые помогают в интерпретации..
Вопросы по теме 'metrics'
Среднее геометрическое точности и отзыва
Я пытаюсь создать пользовательскую метрику для оценки модели ML. Я хочу сделать взвешенное среднее геометрическое точности, вспомнить и взвесить его таким образом, чтобы отзыв был приоритетнее точности. Я знаю, что среднее геометрическое - это sqrt...
28.11.2023
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..