הערכת הסכם נידור: « « « מטריקס משותף ומעשים פיצוי

הערכת הדיוק של רשתות עצביות חיונית להבנת הביצועים שלהם על משימות ספציפיות.מדדים שונים משמשים למדידה כמה טוב מודל צופה או מסווג נתונים. מאמר זה דן במדדים משותפים וכיצד הם למעשה מלוכדים.

דמוקרטיה

התיאום מודד את שיעור התחזיות הנכונות מכל התחזיות שנעשו.הוא מחושב על ידי חלוקת מספר התחזיות הנכונות על ידי מספר התחזיות הכולל.

עבור משימות סיווג, דיוק הוא מדד פשוט, במיוחד כאשר שיעורים מאוזנים.זה נחשב:

(הופנה מהדף ADA)(מספר התחזיות הנכונות) / (התחזיות הכוללות)

ביקורת: Recall ו-F1 Score

מדדים אלה שימושיים במיוחד עבור נתונים לא מאוזנים.העברה מודדת את נכונות התחזיות החיוביות, תוך כדי לזכור מודד את היכולת למצוא את כל המקרים החיוביים.ציון F1 משלב גם למדד אחד.

הברכות הן כדלקמן:

(ב) ⁇ (ב"ה) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
(ב) [ה]הסברה: [ה]]: [הדברים] הם [הדברים] [הדברים]]
(ב) ויקרא (ב"ב) ויקרא (ב"ב)

המונחים:

בפועל, מדדים אלה נקבעים באמצעות ספריות כגון scikit-learn ב Python.לאחר קבלת תחזיות מהרשת העצבית, המדדים מתפקדים באופן אוטומטי לחשב את הערכים המבוססים על תוויות אמיתיות ותוויות חזודות.

לדוגמה, באמצעות פיסול-לימוד:

(ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

כמו כן, דיוק, זיכרון וציון F1 נצמדים לתפקודיהם בהתאמה.