הערכת ביצועי מודל: קלקולות ומריסים ל Deploymentworld

הערכת הביצועים של מודלים למידת מכונה חיונית להבנת יעילותם ביישומים בעולם האמיתי.מדדי Accurate עוזרים לזהות נקודות חוזק וחולשות, להנחות שיפורים והחלטות פריסה.

ביצועים משותפים

כמה מדדים משמשים כדי להעריך ביצועים מודל, בהתאם לסוג המשימה. עבור בעיות סיווג, דיוק, דיוק, זיכרון וציון F1 משמשים לעתים קרובות.עבור משימות רגרסיה, מדדים כמו שגיאה אבסולוטית (MAE), שגיאות מרובע (MSE), ו R-squared הם נפוצים.

המונחים: Classification metrics

פיזור מסובכים את הבסיס למדדים סיווג רבים.הם מורכבים מחיובים אמיתיים (TP), חיובי כוזב (FP), שליליות אמיתית (TN), ושלילים כוזבים (FN).

(PTP + TN) / (TP + FP + TN + FN)

עדיפות היא מידת הזיהוי החיובי שהיה נכון:

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

Recall מציין את מידת החיובים האמיתיים שזוהו כראוי:

(ב) TP / (TP + FNIRLT)

סליחות | Regression Metrics

מדדי רגרסיה מעריכים את ההבדל בין ערכים חזואליים לבין ערכים אמיתיים.משמעות שגיאה מוחלטת (MAE) מחושבת כ:

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

טעות מרובעת (MSE) מדגישה שגיאות גדולות יותר:

R-squared מציין את שיעור השחלות שהסביר המודל:

(ב) ויקרא י"ד:2 ויקרא:2 ויקרא י"ד): "וַיְהִיא נָא נָא נָא נָא נָתַבְהִיתִי" (במדבר כ"ד)

מסקנה

בחירת המדדים המתאימים תלויה בבעיה הספציפית ובמטרות. חישוב נכון ופרשנות של מדדים אלה הם חיוניים לפרוס מודלים יעילים של למידת מכונה בתרחישים בעולם האמיתי.