Evaluierung eines Python-Modells für maschinelles Lernen: So messen Sie die Leistung eines Modells für maschinelles Lernen

Modellbewertungsübersicht

Maschinelles LernenDie Modellbewertung ist ein entscheidender Schritt im maschinellen Lernprozess, der verwendet wird, um die Leistung und Generalisierungsfähigkeit des Modells anhand eines bestimmten Datensatzes zu messen. Die Bewertungsergebnisse können uns helfen zu verstehen, ob das Modell für ein bestimmtes Problem geeignet ist, und Hinweise für die Modellauswahl und -optimierung geben.

Bewertungsmetriken

Genauigkeit

Genauigkeit ist einer der am häufigsten verwendeten Bewertungsindikatoren und misst das Verhältnis der Anzahl der vom Modell korrekt vorhergesagten Proben zur Gesamtzahl der Proben. Die Berechnungsformel lautet wie folgt:

Accuracy = (True Positive + True Negative) / (True Positive + True Negative + False Positive + False Negative)

Rückruf

Recall misst den Anteil aller positiven Proben, die vom Modell korrekt identifiziert wurden. Die Berechnungsformel lautet wie folgt:

Recall = True Positive / (True Positive + False Negative)

Präzision (Precision)

Präzision misst den Anteil der vom Modell als positiv vorhergesagten Proben, die tatsächlich positiv sind. Die Berechnungsformel lautet wie folgt:

Precision = True Positive / (True Positive + False Positive)

F1-Ergebnis

Der F1-Score berücksichtigt Erinnerung und Präzision und wird anhand eines gewichteten Durchschnitts berechnet. Die Berechnungsformel lautet wie folgt:

F1 Score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)

Weitere erweiterte Bewertungsindikatoren

ROC-Kurve (Receiver Operating Characteristic Curve)

Die

ROC-Kurve ist ein häufig verwendetes Tool zur Bewertung der Leistung von Klassifizierungsmodellen. Es wird eine Kurve mit der Falsch-Positiv-Rate als horizontaler Achse und der Richtig-Positiv-Rate als vertikaler Achse gezeichnet. Die Fläche unter der ROC-Kurve (Area Under the Curve, AUC) ist ein wichtiger Indikator zur Messung der Modellleistung. Der Wert liegt zwischen 0 und 1. Je größer der Wert, desto besser ist die Modellleistung.

Verwirrungsmatrix

Eine Verwirrungsmatrix ist eine Tabelle, die die Beziehung zwischen vorhergesagten Ergebnissen und tatsächlichen Ergebnissen zeigt. Jede Zeile der Verwirrungsmatrix repräsentiert die tatsächliche Bezeichnung und jede Spalte repräsentiert die vorhergesagte Bezeichnung. Werte auf der Diagonale stellen die Anzahl der korrekt vorhergesagten Stichproben dar, und Werte außerhalb der Diagonale stellen die Anzahl der falsch vorhergesagten Stichproben dar.

So wählen Sie Bewertungsindikatoren aus

Bei der Auswahl von Bewertungsindikatoren müssen Sie die folgenden Faktoren berücksichtigen:

• Art des Problems: Klassifizierung oder Regression?
• Eigenschaften des Datensatzes: Anzahl der Proben, Kategorieverteilung, Rauschpegel usw.
• Was ist der Zweck des Modells: Vorhersagegenauigkeit, Robustheit, Interpretierbarkeit usw.

Fazit

Die Bewertung der Leistung des Python-Modells für maschinelles Lernen ist ein integraler Bestandteil des Modell-Entwicklungsprozesses. Durch die Verwendung verschiedener Bewertungsmetriken können wir die Leistung des Modells vollständig verstehen und eine angemessene Modellauswahl und -optimierung vornehmen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEvaluierung eines Python-Modells für maschinelles Lernen: So messen Sie die Leistung eines Modells für maschinelles Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!