הערכת הדיוק של מודל למידה עמוק חיוני כדי להעריך את הביצועים שלה.מדנים שונים משמשים בהתאם לסוג הבעיה, כגון סיווג או תוקפנות.הבנת המדדים האלה עוזר בבחירת המודל הטוב ביותר עבור יישום ספציפי.

מודלים משותפים ל Classification Models

עבור משימות סיווג, הדיוק הוא המדד הפשוט ביותר.הוא מחשב את שיעור התחזיות הנכונות מכל התחזיות שנעשו.עם זאת, מדדים אחרים מספקים תובנות מפורטות יותר, במיוחד עם נתונים לא מאוזנים.

מפתח הערכה

  • (ב) ויקרא י"ד: ויקרא י"ד): "היחס לתחזיות חיוביות אמיתיות לסך הכל צפוי חיובי.
  • (ב) ויקרא: ויקרא: ויקרא: ויקרא: ויקרא י"ד: ויקרא י"ד: "היחס של תחזיות חיוביות אמתיות לכל החיובים האמיתיים.
  • (ב) ויקרא י"א: ויקרא י"ד: "המשמעות ההרמונית של דיוק וזיכרון, איזון שני המדדים.
  • [01:0] מטריקס קונפוזיה: 1 [01:30] שולחן המציג חיובי אמיתי, חיובי כוזב, שליליות אמיתית ושלילים כוזבים.

עקבו אחרי metrics

מסובכים מחושבים באמצעות הסעיפים של ממטריקס הבלבול.לדוגמה, הדיוק מחושב כ- FLT:0TP / (TP + FP)03FLT:1, שבו TP הוא חיובי אמיתי ו-FP הוא חיובי כוזב.

מודלים ל Regression Models

במשימות רגרסיה, מדדים מתמקדים בהבדל בין ערכים חזואליים ואמיתיים.מדדים נפוצים כוללים טעות מרובעת (MSE), כלומר טעות מוחלטת (MAE), ו-R-squared.

סיכום

בחירת המדד הנכון תלויה בסוג הבעיה ובמטרות ספציפיות.הערכה נכונה מבטיחה שהמודל מבצע היטב ועונה על הסטנדרטים הרצויים.