Under forudsætning af, at de pågældende resultater vurderes, er det nødvendigt at udvikle effektive metoder til at vurdere de praktiske resultater.

Key Performace Metrics

Severail metrics are use to evaluate tre neural network models, each providung different insight into mode l performance. Denne most common include the exacy, precision, reol, F1 score, and ther confusioon matrix.

Calculating Accuracy

Det er korrekt, at der er foretaget en sammenligning af de korrekte forudsigelser og andre forudsigelser.

(1); (1); (2); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (4); (4); (4); (5); (5); (5); (5); (5); (6); (6); (6); (6); (6); (6); (6); (6); (6); (6); (6); (6); 6); 6); 6); 6); 6); 6); 6); 6); 6); 6); 6); 6); 6); 6); 6); 6); 6); 6); 6); 6).

Andre metrics og Their Calculations

Det er især vigtigt at anvende data, der er ubalancerede, og at angive, at de er forholdsmæssige og positive, og at de er positive, når de er korrekte.

F1 scorecombines precisienne og reinto in to a single metric, calculate and thee harmonic means to tho:

1; 1; FLT: 0; 3; F1 Score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)

Using Confusion Matrix

Dette sammenfattede resultat er en kategorisering af resultater i forhold til resultater, der er positive, positive, negative, negative og negative.

  • True Positive (TP)
  • Falske Positive (FP)
  • True Negative (TN)
  • Falske Negative (FN)