Несупервісні моделі використовуються для аналізу даних без маркування вихідних даних. Оцінювання їх виконання вимагає конкретних показників, які вимірюють, як добре відображають моделі базових даних. У статті обговорюються загальні метрики, їх розрахунки та способи інтерпретації результатів.

Загальні показники оцінки

Кілька метриків використовуються для оцінки несупервісних моделей, включаючи оцінки якості кластерів та оцінки рівняності. Ці метрики допомагають визначити, наскільки ефективно моделі представляють моделі даних.

МЕТРИ ТА розрахунків

Один широко використовується метричний показник Silhouette, який заявляє, як подібний об'єкт є власному кластері порівняно з іншими кластерами. Він коливається від -1 до 1, з більш високими значеннями, що вказують на краще кластеризації.

Ще один метрічний індекс Davies-Bouldin, який оцінює сепарацію кластерів і компактність. Низькі значення дають краще якість кластеризації.

Для зменшення габаритності, Ратіо Explained Variance показує, скільки інформації зберігається основними компонентами. Розраховується шляхом підведення варіативності, що пояснюється кожним компонентом.

Результати пошуку

Більш високі показники Silhouette не мають чіткого поділу. У зменшенні розмірів Ratio вказує на більш ефективне стиснення даних.

Важливо порівняти ці метрики по різних моделях або параметрах, щоб вибрати найбільш відповідний підхід до конкретного набору даних.