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...

Кросс-валидация (Cross-Validation – CV) – это метод оценки Моделей (Model) Машинного обучения (ML) в условиях небольшого объема данных. Датасет (Dataset) разделяют на N равных частей разными способами, затем обучают на первой и вычисляют эффективность с помощью второй части. Затем дообучают на второй и снова обсчитывают эффективность на третьей...