Evaluarea performanţei modelelor de învăţare supravegheată este esenţială pentru a înţelege eficienţa acestora. Diversele indicatori sunt folosiţi pentru a măsura cât de bine prezice un model rezultatele bazate pe date etichetate. Aceste indicatori ajută la compararea modelelor şi selectarea celui mai bun pentru o sarcină specifică.

Metrici comune de performanță

Mai multe indicatori sunt utilizate pe scară largă pentru a evalua modelele de învățare supravegheate. Alegerea metric depinde de tipul de problemă, cum ar fi clasificarea sau regresie. Înțelegerea acestor indicatori permite o mai bună interpretare a rezultatelor modelului.

Metrici pentru clasificare

În sarcinile de clasificare, indicatorii comuni includ precizie, precizie, rechemare, și scorul F1. Aceste indicatori evaluează diferite aspecte ale capacității modelului de a prezice corect etichetele clasei.

Precizie

Precizia măsoară proporţia de predicţii corecte din predicţiile totale. Se calculează ca:

Accuacy = (Adevărat pozitiv + adevărat negativ) / Total predicții

Precizie și rechemare

Precizia indică proporția de predicții pozitive corecte, deși reamintește măsurile care fac obiectul unei identificări corecte a proporției de pozitive reale.

Precizie = Adevărate pozitive / (Adevărate pozitive + fals pozitive)

Rechemare = Adevărate pozitive / (Adevărate pozitive + fals negative)

Metrici pentru regresie

Modelele de regresie sunt evaluate folosind indicatori precum Medie Absolute Error (MAE), Media Squared Error (MSE) și R-pătrat. Aceste indicatori cuantifică diferența dintre valorile anticipate și valorile continue reale.

Eroare absolută medie (MAE)

MAE calculează diferența absolută medie dintre valorile anticipate și cele reale:

MAE = Σ

R-pătrat

R-pătrat indică proporția de varianță a variabilei dependente explicată de model. Aceasta variază între 0 și 1, cu valori mai mari indicând o mai bună adecvare.

Aceste indicatori oferă o bază cantitativă pentru evaluarea și compararea performanței modelului în sarcinile de învățare supravegheată.