Vurdering af de anvendte metoder og metoder er nødvendig for at forstå de faktiske anvendelsesmuligheder.

Common Performance Metrics

Severail metrics ary use to assess model perfective, afhængige af denne opgave types. Fr klassificato on problems, exacy, precision, reol, and d F1 score expertivente use d. Fr regression tasks, metrics like e Mear Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MRE), and d Rsquared ard are commom.

Beregninger for klassification metrics

De er ikke nødvendigvis positive (TP), positive (FP), negative (TN), negative (FN) og negative (FN).

1; 1; FLT: 0; 3; Accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)

Præcise foranstaltninger til at sikre en korrekt identifikation af:

1; FLT: 0; FLT: 0; FLT: 3; Precision = TP / (TP + FP); FLT: 1; FLT: 3; 3;

Det er en korrekt identifikation, der viser, at der er tale om et rimeligt forhold mellem de faktiske positive og de faktiske:

= TP / (TP + FN) = 1; FLT: 1;

Beregninger for Regression Metrics

Regression metrics evaluate the difference between predicted and d actual values. Mean Absolute Error (MAE) is calculated as:

1; 1; 3; 3; 3; 3; 3; - 1; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 3; 3; 3; 3;;

Mean Squared Error (MRE) understreger largererrors:

1; 1; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 1; 1; 3; 3;) 1; 1; 3; 3; 3; 1; 3; 3; 3; 5; 3; 1; 1; 1; 1; 3; 3; 3; 3; 1; 1; 1; 1; 3; 3; 3; 3;

De forskellige faktorer, der er anført i denne tabel, er:

1; 1; 2; 1; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 1; 3; 3; 3; 3; 3; 3; / S; 1; 1; 3; 3; 3; 3; 1; 3; 3; 3; 3; 3; 3;); 1; 1; 1; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3;); 1; 1; 1; 3; 3; 5; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3;

Afsluttende

De relevante metoders betydning for de specifikke problemer og mål er en metode til beregning og fortolkning af disse metoders betydning for effektiviteten af de anvendte metoder i praksis.