Penilaian Model Pembelajaran Mesin Python: Cara Mengukur Prestasi Model Pembelajaran Mesin

Gambaran Keseluruhan Penilaian Model

Pembelajaran mesinPenilaian model ialah langkah kritikal dalam proses pembelajaran mesin, yang digunakan untuk mengukur prestasi dan keupayaan generalisasi model pada set data tertentu. Keputusan penilaian boleh membantu kami memahami sama ada model itu sesuai untuk masalah tertentu dan memberikan panduan untuk pemilihan dan penalaan model.

Metrik Penilaian

Ketepatan

Ketepatan ialah salah satu penunjuk penilaian yang paling biasa digunakan, mengukur perkadaran bilangan sampel yang diramalkan dengan betul oleh model kepada jumlah sampel. Formula pengiraan adalah seperti berikut:

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

Imbas kembali

Imbas kembali mengukur perkadaran semua sampel positif yang dikenal pasti dengan betul oleh model. Formula pengiraan adalah seperti berikut:

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

Ketepatan (Precision)

Ketepatan mengukur perkadaran sampel yang diramalkan positif oleh model yang sebenarnya positif. Formula pengiraan adalah seperti berikut:

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

Skor F1

Skor F1 mengambil kira ingatan dan ketepatan serta dikira dengan purata wajaran. Formula pengiraan adalah seperti berikut:

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

Penunjuk penilaian yang lebih maju

Keluk ROC (Keluk Ciri Operasi Penerima)

Keluk ROC ialah alat yang biasa digunakan untuk menilai prestasi model pengelasan. Ia melukis lengkung dengan Kadar Positif Palsu sebagai paksi mendatar dan Kadar Positif Benar sebagai paksi menegak. Kawasan di bawah lengkung ROC (Area Under the Curve, AUC) ialah penunjuk penting untuk mengukur prestasi model Nilainya berjulat dari 0 hingga 1. Semakin besar nilai, semakin baik prestasi model.

Matriks Kekeliruan

Matriks kekeliruan ialah jadual yang menunjukkan hubungan antara keputusan yang diramalkan dan keputusan sebenar. Setiap baris matriks kekeliruan mewakili label sebenar dan setiap lajur mewakili label yang diramalkan. Nilai pada pepenjuru mewakili bilangan sampel yang diramalkan dengan betul, dan nilai luar pepenjuru mewakili bilangan sampel yang diramalkan dengan salah.

Cara memilih penunjuk penilaian

Apabila memilih penunjuk penilaian, anda perlu mengambil kira faktor berikut:

• Jenis masalah: klasifikasi atau regresi?
• Ciri-ciri set data: bilangan sampel, pengedaran kategori, tahap hingar, dsb.
• Apakah tujuan model: ketepatan ramalan, keteguhan, kebolehtafsiran, dsb.

Kesimpulan

Menilai python prestasi model pembelajaran mesin ialah bahagian penting dalam proses pembangunan model. Dengan menggunakan metrik penilaian yang berbeza, kami dapat memahami sepenuhnya prestasi model dan membuat pemilihan dan penalaan model yang munasabah.

Atas ialah kandungan terperinci Penilaian Model Pembelajaran Mesin Python: Cara Mengukur Prestasi Model Pembelajaran Mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!