Дмитриев К.В. - Методы машинного обучения в анализе изображений - 8.Критерии оценки качества моделей
Как оценивается качество моделей машинного обучения, и как выбирают наилучшую модель?
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...
Простое руководство по визуализации данных в машинном обучении
Источник: Nuances of Programming Важным шагом в разработке моделей машинного обучения является оценка их эффективности. Выбор метрик для этих целей обычно зависит от типа проблемы, которую решает МО. Однако простое рассмотрение одного или двух чисел в отдельности не всегда позволяет принять правильное решение при подборе модели. Например, одна метрика ошибок не даст никакой информации о распределении ошибок. Она также не позволит ответить на вопрос, ошибается ли модель по-крупному небольшое количество раз или же она допускает множество более мелких ошибок...