Все жанры Все авторы
Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик - Алексей Михнин

Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик

Страниц

45

Год

2023

В данной книге, которая объединяет теорию и практику, подробно исследуются метрики качества моделей машинного обучения. Ведущие специалисты в области предоставляют читателям богатый выбор метрик, а также облегчают их правильный выбор, интерпретацию и применение в различных задачах.

В этой уникальной книге рассматриваются исчерпывающие примеры метрик, которые используются в реальных проектах. Приводя конкретные ситуации из практики, авторы помогают читателям лучше понять преимущества и особенности каждой метрики.

Кроме того, книга ставит перед собой цель не только предоставить полезный справочник специалистам в области машинного обучения и бизнес-аналитикам, но и подготовить новичков к освоению оценки качества моделей и принятию обоснованных решений на основе анализа результатов моделирования.

Приобретая эту книгу, вы получите незаменимый помощник в своей работе, который поможет вам разобраться в метриках качества моделей, выбрать наиболее подходящую метрику для вашей задачи и применить ее на практике.

Читать бесплатно онлайн Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик - Алексей Михнин

Введение

Машинное обучение становится все более важным инструментом в разнообразных отраслях, от медицины и финансов до транспорта и производства. В связи с растущей популярностью машинного обучения, все больше внимания уделяется оценке качества моделей, основанных на этом подходе. Основным инструментом для оценки качества моделей являются метрики, которые позволяют оценить эффективность работы модели на определенных данных и выбрать наилучшие параметры для повышения производительности.

Выбор 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.

Вам может понравиться: