Leistungskennzahlen Machine Learning

1. Welche Leistungskennzahlen gibt es beim maschinellen Lernen??
2. Was ist Leistungsmatrix beim maschinellen Lernen??
3. Wie misst man die Leistung des maschinellen Lernens?
4. Was sind die Leistungsmetriken für die Klassifizierung??

Welche Leistungskennzahlen gibt es beim maschinellen Lernen??

Wir können Klassifizierungsleistungsmetriken wie Log-Loss, Accuracy, AUC (Area under Curve) usw. verwenden. Ein weiteres Beispiel für eine Metrik zur Bewertung von maschinellen Lernalgorithmen ist Precision, Recall, die zum Sortieren von Algorithmen verwendet werden kann, die hauptsächlich von Suchmaschinen verwendet werden.

Was ist Leistungsmatrix beim maschinellen Lernen??

Leistungskennzahlen sind ein Teil jeder Machine-Learning-Pipeline. Sie sagen dir, ob du Fortschritte machst, und nummerieren es. Alle Modelle des maschinellen Lernens, sei es die lineare Regression oder eine SOTA-Technik wie BERT, benötigen eine Metrik, um die Leistung zu beurteilen.

Wie misst man die Leistung des maschinellen Lernens?

Verschiedene Möglichkeiten, die Leistung eines Modells für maschinelles Lernen zu bewerten

1. Verwirrung Matrix.
2. Genauigkeit.
3. Präzision.
4. Abrufen.
5. Besonderheit.
6. F1-Ergebnis.
7. Precision-Recall- oder PR-Kurve.
8. ROC-Kurve (Receiver Operating Characteristics).

Was sind die Leistungsmetriken für die Klassifizierung??

Die am häufigsten verwendeten Leistungsmetriken für Klassifizierungsprobleme sind wie folgt: Genauigkeit. Verwirrung Matrix. Präzision, Recall und F1-Score.