Sự chính xác mô hình là một trò chơi đánh giá hiệu suất của mô hình máy học tập. nó đo lường làm thế nào thường xuyên các dự đoán của mô hình phù hợp với các kết quả thực tế. hiểu được các thước đo và phương pháp khác nhau giúp chọn các mô hình tốt nhất cho các nhiệm vụ cụ thể.

Hiểu rõ tính chính xác

Độ chính xác là tỷ lệ của dự đoán đúng so với tổng số dự đoán được thực hiện. Nó đơn giản là tính toán và hiệu quả nhất khi các lớp dữ liệu cân bằng.

Số đo chung cho việc đánh giá mô hình

Bên cạnh độ chính xác, các số đo lường khác cung cấp một đánh giá toàn diện hơn của hiệu suất mô hình:

  • Chương trình: ) Tỷ lệ dự đoán đúng giữa các dự đoán tích cực.
  • Gọi lại: tỷ lệ tích cực đúng được xác định trong tất cả các tích cực thực tế.
  • Điểm F1: Sự hòa hợp có nghĩa là chính xác và nhớ lại, cân bằng cả hai.
  • Ma trận đảo ngược: Một bảng hiển thị những tích cực đúng, dương tính sai, âm bản đúng và âm sai.

Phương pháp tính chính xác

Tính toán chính xác bao gồm việc phân chia số dự đoán đúng theo tổng số dự đoán.

  • Sự kiểm tra chính xác: đang chia dữ liệu ra đào tạo và thử nghiệm.
  • Cross-Validation:) Chia dữ liệu thành nhiều nếp để xác nhận mô hình qua các tập con khác nhau.
  • [FLT:] Đang thay thế khả năng mô hình hiệu suất.