Modellbewertungsmetriken

1. Was sind Modellbewertungsmetriken??
2. Welche Metriken wurden ausgewählt, um die Modellleistung zu bewerten??
3. Welche verschiedenen Arten von Bewertungsmetriken gibt es??
4. Welche Metrik können Sie verwenden, um ein Klassifizierungsmodell zu bewerten??

Was sind Modellbewertungsmetriken??

Lassen Sie uns nun die Bewertungsmetriken für die Bewertung der Leistung eines Modells für maschinelles Lernen definieren, das ein integraler Bestandteil jedes Data-Science-Projekts ist. Es zielt darauf ab, die Generalisierungsgenauigkeit eines Modells auf die zukünftigen (ungesehenen/out-of-sample) Daten abzuschätzen.

Welche Metriken wurden ausgewählt, um die Modellleistung zu bewerten??

Genauigkeit : der Anteil an der Gesamtzahl der Vorhersagen, die richtig waren. Positiver Vorhersagewert oder Präzision: der Anteil der positiven Fälle, die korrekt identifiziert wurden. Negativer Vorhersagewert: der Anteil der negativen Fälle, die korrekt identifiziert wurden.

Welche verschiedenen Arten von Bewertungsmetriken gibt es??

In diesem Beitrag geht es um verschiedene Bewertungsmetriken und wie und wann man sie verwendet.

• Genauigkeit, Präzision und Rückruf: A. ...
• F1-Score: Dies ist meine bevorzugte Bewertungsmetrik und ich neige dazu, diese in meinen Klassifizierungsprojekten häufig zu verwenden. ...
• Logverlust/binäre Kreuzentropie. ...
• Kategoriale Kreuzentropie. ...
• AUC.

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.