Overvåket læringssystemer evalueres ved hjelp av ulike metriske metoder for å bestemme deres effektivitet. To vanlige metriske metoder er nøyaktighet og presisjon. Å forstå hvordan man beregner disse metriske er essensielt for å vurdere modellytelse.

Beregner nøyaktighet

Nøyaktighetsmåler andelen av riktige forutsigelser som er gjort av modellen ut av alle forutsigelser. Det beregnes ved hjelp av formelen:

Accuracy = (antall korrekte forutsigelser) / (Totalt antall forutsigelser)

For eksempel, hvis en modell korrekt forutsi 90 av 100 tilfeller, er nøyaktigheten 0,9 eller 90%.

Beregner presisjon

Precision fokuserer på de positive forutsetningene som er laget av modellen. Det indikerer hvor mange av de forutspådde positive er faktiske positive. Formlen er:

Precision = (Sann positive) / (Sann positive + falske positive)

For eksempel, hvis en modell forutsi 50 positive, og 40 av disse er riktige, er presisjonen 0,8 eller 80%.

Sammendrag av beregningssteg

  • Identifiser det totale antall spådommer og riktige spådommer for nøyaktighet.
  • Telle sanne positive og falske positive for presisjon.
  • Påfør formlene for å beregne hver metrisk.