딥러닝 모델의 정확도를 측정하는 것은 성능 평가에 필수적입니다. 다른 메트릭은 분류 또는 회귀와 같은 문제 유형에 따라 사용됩니다. 이러한 메트릭을 이해하는 데 도움이 특정 응용 프로그램에 가장 적합한 모델을 선택.

분류 모델에 대한 일반적인 미터

분류 작업을 위해 정확도는 가장 직선적 인 지표입니다. 그것은 모든 예측에서 정확한 예측의 비율을 계산합니다. 그러나 다른 미터는 더 상세한 통찰력을 제공합니다. 특히 imbalanced 데이터셋.

평가에 대한 주요 지표

  • Precision: 총 예측된 긍정적에 대한 진정한 긍정적 예측의 비율.
  • Recall: 모든 실제적인 긍정적으로 예상되는 비율.
  • F1 점수: 의 조화는 정밀도와 리콜의 의미, 두 미터 모두 균형을 잡습니다.
  • Confusion Matrix: true Positive, false Positive, true negative, false negatives를 보여주는 테이블.

측정 미터

미터는 혼란 모체에서 계산됩니다. 예를 들어, 정밀도는 ]TP / (TP + FP)로 계산되며 TP는 true 긍정적이고 FP는 false 긍정적입니다. 마찬가지로, 회귀는 TP / (TP + FN)]입니다.

회귀 모델의 미터

회귀 작업에서, 미터는 예측과 실제 값의 차이에 초점을 맞추고 있습니다. 일반적인 미터는 의미있는 사각형 오류 (MSE), 절대 오류 (MAE) 및 R-squared를 포함합니다.

의논하기

오른쪽 메트릭을 선택하면 문제 유형과 특정 목표에 따라 달라집니다. Proper 평가는 모델이 잘 수행되며 원하는 정확도 표준을 충족합니다.