LITMIR.BIZ

Скачать книгу

р и интерпретация метрик может быть сложным процессом, особенно для тех, кто только начинает изучать машинное обучение. В данной книге мы стремимся объяснить сложные аспекты на доступном языке, чтобы помочь вам лучше понять, как выбирать, интерпретировать и применять метрики качества моделей машинного обучения.

      В этой книге вы узнаете о разных метриках качества модели, их особенностях, применении в разных задачах машинного обучения и их интерпретации. Мы также предоставим практические примеры использования метрик для лучшего понимания их работы в реальных условиях.

      Мы надеемся, что эта книга станет полезным ресурсом для тех, кто хочет углубить свои знания о выборе и применении метрик для оценки качества моделей машинного обучения. Книга будет полезна как специалистам в области машинного обучения, так и бизнес-аналитикам, применяющим модели машинного обучения для решения различных задач. Понимание метрик качества модели поможет им принимать более обоснованные решения, основанные на анализе результатов моделирования, и лучше понимать влияние изменений параметров модели на ее производительность. Кроме того, книга может быть полезна начинающим специалистам в области машинного обучения, которые только начинают осваивать теорию и практику оценки качества модели.

      Термины и определения

      Модель машинного обучения – алгоритм, который использует статистические методы для обучения на данных и прогнозирования результатов на новых данных.

      Метрика качества модели – инструмент для оценки производительности модели машинного обучения. Метрики качества модели позволяют измерить точность и качество работы модели на данных.

      Задача классификации – задача машинного обучения, при которой модель должна отнести объекты к определенным классам на основе характеристик объектов.

      Задача регрессии – задача машинного обучения, при которой модель должна предсказать численный выход на основе входных данных.

      Задача кластеризации – задача машинного обучения, при которой модель должна группировать объекты в кластеры на основе сходства между объектами.

      Задача обнаружения аномалий – задача машинного обучения, при которой модель должна определять объекты, которые отличаются от нормального поведения.

      Задача обнаружения объектов – задача машинного обучения, при которой модель должна обнаруживать объекты на изображениях и видео.

      Accuracy (Точность) – метрика качества модели для задач классификации, которая определяет долю правильных ответов, которые модель дает для всех классов.

      Precision (Точность) – метрика качества модели для задач классификации, которая определяет долю истинно положительных ответов относительно всех положительных ответов.

      Recall (Полнота) – метрика качества модели для задач классификации, которая определяет долю истинно положительных ответов относительно всех истинно положительных и ложно отрицательных ответов.

      F1-score (F-мера) – метрика качества модели для задач классификации, которая является гармоническим средним между точностью и полнотой.

      ROC AUC – метрика качества модели для задач классификации, которая измеряет способность модели различать между классами.

      Mean Squared Error (MSE) – метрика качества модели для задач регрессии, которая измеряет среднеквадратическую ошибку между прогнозируемым и фактическими значениями.

      Root Mean Squared Error (RMSE) – метрика качества модели для задач регрессии, которая является корнем из среднеквадратической ошибки.

      Mean Absolute Error (MAE) – метрика качества модели для задач регрессии, которая измеряет среднюю абсолютную ошибку между прогнозируемым и фактическим значением.

      R-squared (коэффициент детерминации) – метрика качества модели для задач регрессии, которая измеряет долю дисперсии, которая может быть объяснена моделью.

      Silhouette coefficient (коэффициент силуэта) – метрика качества модели для задач кластеризации, которая измеряет степень разделения кластеров.

      Calinski-Harabasz index (индекс Калински-Харабаса) – метрика качества модели для задач кластеризации, которая измеряет степень разделения кластеров и межкластерное расстояние.

      Davies-Bouldin index (индекс Дэвиса-Болдина) – метрика качества модели для задач кластеризации, которая измеряет суммарное сходство кластеров и их компактность.

      AUROC (площадь под кривой операционной характеристики получателя) – метрика качества модели для задач обнаружения аномалий и классификации, которая измеряет способность модели различать между классами и находить аномалии.

      Mean Average Precision (mAP) – метрика качества модели для задач обнаружения объектов, которая измеряет среднюю точность распознавания объектов на изображениях.

      Intersection over Union (IoU) – метрика качества модели для задач обнаружения объектов, которая измеряет степень перекрытия между прогнозируемыми и фактическими объектами на изображениях.

      Overfitting (переобучение) – явление, когда модель слишком хорошо запоминает данные обучения и не может обобщать на новые данные.

      Underfitting

Скачать книгу