A kiegyensúlyozatlan osztályozás mutatói

1. Milyen mutatókat használna egy osztályozási feladatban??
2. Milyen mutatót kell használni az osztályozó értékeléséhez, ha az adatok kiegyensúlyozatlanok Hogyan származnak??
3. Hogyan kezeli a kiegyensúlyozatlan adatokat az osztályozás során?
4. Melyik mutatót használhatja az osztályozási modell értékeléséhez?

Milyen mutatókat használna egy osztályozási feladatban??

Az osztályozási probléma leggyakrabban használt teljesítménymutatói a következők,

• Pontosság.
• Zavartság mátrix.
• Pontosság, visszahívás és F1 pontszám.
• ROC AUC.
• Naplóveszteség.

Milyen mutatót kell használni az osztályozó értékeléséhez, ha az adatok kiegyensúlyozatlanok Hogyan származnak??

A precíziós mérőszám megmutatja, hogy hány előrejelzett minta releváns i.e. hibáinkat, ha a mintát helyesnek minősítjük, ha nem igaz. ez a mutató jó választás a kiegyensúlyozatlan osztályozási forgatókönyvhöz.

Hogyan kezeli a kiegyensúlyozatlan adatokat az osztályozás során?

7 technika a kiegyensúlyozatlan adatok kezelésére

1. Használja a megfelelő értékelési mutatókat. ...
2. Mintázza újra az edzéskészletet. ...
3. Használja a K-hajtás keresztellenőrzést a megfelelő módon. ...
4. Gyűjtsön össze különböző mintavételezett adatkészleteket. ...
5. Mintavétel különböző arányokkal. ...
6. Csoportosítsa a bőséges osztályt. ...
7. Tervezze meg saját modelljeit.

Melyik mutatót használhatja az osztályozási modell értékeléséhez?

A görbe alatti terület (AUC) az értékelés egyik legszélesebb körben használt mutatója. Bináris osztályozási probléma kezelésére használják. Az osztályozó AUC értéke megegyezik annak a valószínűségével, hogy az osztályozó magasabbra rangsorolja a véletlenszerűen kiválasztott pozitív példát, mint a véletlenszerűen kiválasztott negatív példa.