Model doğruluğu, makine öğrenme modellerinin performansını değerlendirmek için önemli bir ölçümdür. Modelin tahminleri gerçek sonuçları nasıl eşleştirir. farklı metrikler ve yöntemler belirli görevler için en iyi modeli seçmede yardımcı olur.

Doğruyu anlamayı Anlamak

Doğru tahminlerin toplam tahmin sayısına doğru oranıdır. Veri sınıflarının dengeli olduğu ve en etkili olduğu için hesaplamak kolaydır. Bununla birlikte, bir sınıfın egemen olduğu dengesiz veri kümeleri vakalarında yanıltıcı olabilir.

Model Değerlendirme için Ortak Toplayıcılar

Doğruluk dışında, diğer ölçümler model performansı hakkında daha kapsamlı bir değerlendirme sağlar:

  • [FONT:0) Sonuç:[Dönetici:[Dönetici: · 1 ) Tüm olumlu tahminler arasında gerçek olumlu tahminlerin oranı.
  • [FONT:0)Recall:[Dönetici:[Dönetici:0) Tüm gerçek olumlulardan tespit edilen gerçek pozitiflerin oranı.
  • [FONT=0)F1 Puanı:[Dönetici:0) Hassasiyet ve hatırlama, hem metrikleri dengelemek anlamına gelir.
  • [FONT=0)Confüzyon Matrisi:[Dönetici:[Dönetici:0) Gerçek pozitifleri, yanlış pozitifleri, gerçek negatifleri ve yanlış negatifleri gösteren bir masa.

Hesaplama yöntemleri

Doğruluk hesaplama, toplam tahmin sayısına göre doğru tahminlerin sayısını ayırmaktadır. Ortak yöntemler şunları içerir:

  • [FONT:0]Holdout Validation:[[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönlendirme:[Dönlendirme:[Dönlendirme:[Dönlendirme:0))))) Verileri eğitim ve test setlerine devretme.
  • [FONT:0)Cross-Validation:[Dönetici:[Dönetici: 0,4][/FONT=0) Farklı alt kümelerdeki modeli doğrulamak için birden çok kata veri sunmak.
  • [FONT:0)Bootstrapping:[Dönetici:[Dönetici:0) Sampling modeli performansı tahmin etmek için yeniden yapılır.