Metriken für unausgewogene Klassifizierung

1. Welche Metriken würden Sie bei einem Klassifizierungsproblem verwenden??
2. Welche Metrik sollten Sie verwenden, um Ihren Klassifikator zu bewerten, wenn die Daten unausgewogen sind Wie wird er abgeleitet??
3. Wie gehen Sie mit unausgewogenen Daten bei der Klassifizierung um??
4. Welche Metrik können Sie verwenden, um ein Klassifizierungsmodell zu bewerten??

Welche Metriken würden Sie bei einem Klassifizierungsproblem verwenden??

Die am häufigsten verwendeten Leistungsmetriken für Klassifizierungsprobleme sind wie folgt,

• Genauigkeit.
• Verwirrung Matrix.
• Präzision, Recall und F1-Score.
• ROC-AUC.
• Log-Verlust.

Welche Metrik sollten Sie verwenden, um Ihren Klassifikator zu bewerten, wenn die Daten unausgewogen sind Wie wird er abgeleitet??

Die Präzisionsmetrik sagt uns, wie viele vorhergesagte Stichproben relevant sind i.e. unsere Fehler, die Probe als richtig zu klassifizieren, wenn sie nicht wahr ist. Diese Metrik ist eine gute Wahl für das Szenario einer unausgewogenen Klassifizierung.

Wie gehen Sie mit unausgewogenen Daten bei der Klassifizierung um??

7 Techniken zum Umgang mit unausgeglichenen Daten

1. Verwenden Sie die richtigen Bewertungsmetriken. ...
2. Nehmen Sie das Trainingsset erneut auf. ...
3. Verwenden Sie die K-Falz-Kreuzvalidierung richtig. ...
4. Ensemble verschiedener neu abgetasteter Datensätze. ...
5. Resample mit unterschiedlichen Verhältnissen. ...
6. Clustern Sie die reichlich vorhandene Klasse. ...
7. Entwerfen Sie Ihre eigenen Modelle.

Welche Metrik können Sie verwenden, um ein Klassifizierungsmodell zu bewerten??

Area Under Curve (AUC) ist eine der am häufigsten verwendeten Metriken für die Bewertung. Es wird für binäre Klassifizierungsprobleme verwendet. Die AUC eines Klassifikators ist gleich der Wahrscheinlichkeit, dass der Klassifikator ein zufällig ausgewähltes positives Beispiel höher einordnet als ein zufällig ausgewähltes negatives Beispiel.