Đánh giá hiệu suất của việc giám sát học mô hình là thiết yếu để hiểu hiệu quả của chúng. Nhiều đo đạc được dùng để đo lường kết quả tốt như thế nào dựa trên dữ liệu có nhãn. Những thước đo này giúp so sánh mô hình và chọn mẫu tốt nhất cho một nhiệm vụ cụ thể.

Y học biểu diễn

Một số thước đo được dùng rộng rãi để đánh giá các mô hình học giám sát, tùy thuộc vào loại vấn đề như phân loại hoặc hồi quy.

Bộ đo phân loại

Trong các công việc phân loại, các số đo lường thông thường bao gồm độ chính xác, độ chính xác, sự nhớ lại và F1 điểm. những số đo lường này đánh giá các khía cạnh khác nhau của khả năng dự đoán chính xác nhãn hạng.

Độ chính xác

Tính toán tỉ lệ của các dự đoán đúng ra tổng số dự đoán.

Khả năng tự xác thực = ( tích cực + đúng) / Tổng dự đoán

Độ chính xác và sự nhớ lại

Chính xác cho thấy tỉ lệ dự đoán tích cực đúng, trong khi nhớ lại tỉ lệ tích cực đúng.

Dịch phụ đề: QKK

Gọi lại = True Racides / (Những tích cực thật + âm tính sai)

Hệ số hoá

Mô hình thu hồi được đánh giá bằng cách sử dụng số đo như là lỗi định nghĩa (MAE), có nghĩa là lỗi bình phương (MSE), và R- vuông. Những số đo phân biệt giữa các giá trị được dự đoán và thực tế liên tục.

Có nghĩa là lỗi tuyệt đối (MAE)

MAE tính toán sự khác biệt tuyệt đối giữa dự đoán và giá trị thực:

MAE = Guyệt - thực sự / Số lượng dự đoán

R- vuông

R- vuông cho thấy tỷ lệ biến đổi trong biến phụ thuộc được mô hình giải thích.

Những thước đo cung cấp một cơ sở định lượng để đánh giá và so sánh hiệu suất mô hình trong giám sát nhiệm vụ học tập.