Несупервісні моделі навчання використовуються для виявлення закономірностей в даних без наклеєних результатів. Оцінювання їх виконання може бути складним, але показники силуету забезпечують корисну метрію для оцінки якості кластеризації результатів. Цей посібник пояснює, як використовувати показники силуету для оцінки ваших моделей ефективно.

Розуміння показників Silhouette

Заходи силуету, як подібний об'єкт є у власній кластері порівняно з іншими кластерами. Він коливається від -1 до 1, де більші значення вказують на краще кластеризація. За 1 балу близько 1 передбачає, що дані точки добре підібрані до власного кластеру і погано підібрані до сусідніх кластерів.

Розрахунок показників Silhouette

Більшість бібліотек машинного навчання, таких як scikit-learn, забезпечують функції для складання показників силуету. Для розрахунку його потрібно вказати дані та етикетки, призначені для кластеризації алгоритму. Процес передбачає вимірювання внутрішньокласних відстаней та міжкласних відстаней для кожного пункту.

Результати пошуку

Сільєтта забиток допомагає порівняти різні кластерні моделі або параметри. Вищі бали вказують більше когейних і відокремлених кластерів. Наведено нижче 0, що точки даних можуть бути призначені для неправильних кластерів, а негативні бали вказують на перекриття кластерів.

Кращі практики

  • Розрахунок заголовків силуету для декількох моделей, щоб знайти найкращий варіант.
  • Використовуйте середню оцінку всіх точок даних для загальної оцінки.
  • Комбіновані бали силуету з іншими метриками для всебічної оцінки.
  • Узгоджуйте кластери, щоб доповнювати кількісну оцінку.