Maison > Article > développement back-end > Évaluation du modèle d'apprentissage automatique Python : comment mesurer les performances d'un modèle d'apprentissage automatique
Apprentissage automatiqueL'évaluation du modèle est une étape critique du processus d'apprentissage automatique, qui est utilisé pour mesurer les performances et la capacité de généralisation du modèle sur un ensemble de données donné. Les résultats de l'évaluation peuvent nous aider à comprendre si le modèle est adapté à un problème spécifique et fournir des conseils pour la sélection et le réglage du modèle.
Mesures d'évaluation
Accuracy = (True Positive + True Negative) / (True Positive + True Negative + False Positive + False Negative)Rappel
Recall = True Positive / (True Positive + False Negative)Précision (Precis
Precision = True Positive / (True Positive + False Positive)Score F1
F1 Score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)Indicateurs d'évaluation plus avancés
outil couramment utilisé pour évaluer les performances des modèles de classification. Il trace une courbe avec le taux de faux positifs comme axe horizontal et le taux de vrais positifs comme axe vertical. L'aire sous la courbe ROC (Area Under the Curve, AUC) est un indicateur important pour mesurer les performances du modèle. La valeur varie de 0 à 1. Plus la valeur est grande, meilleures sont les performances du modèle.
Matrice de confusionComment choisir les indicateurs d'évaluation
python fait partie intégrante du processus de développement du modèle. En utilisant différentes mesures d'évaluation, nous pouvons pleinement comprendre les performances du modèle et effectuer une sélection et un réglage raisonnables du modèle.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!