Оценка качества моделей машинного обучения является важным этапом в разработке и выборе наилучшей модели для решения конкретной задачи. В данной статье мы рассмотрим методы оценки качества моделей и критерии выбора наилучшей модели. Оценка качества моделей 1. Метрики качества Метрики качества представляют собой числовые показатели, которые измеряют, насколько хорошо модель выполняет задачу. Выбор метрики зависит от типа задачи: 2. Кросс-валидация Кросс-валидация - это метод оценки производительности модели, который помогает учесть вариабельность в данных и предотвратить переобучение...

Данные играют ключевую роль в обучении моделей машинного обучения (МО). Качество и подготовка данных существенно влияют на результаты модели. В данной статье мы рассмотрим, какие данные необходимы для обучения модели МО и как их готовить. Типы данных для обучения модели МО Процесс подготовки данных для обучения модели...