Teljesítménymutatók gépi tanulás

1. Melyek a teljesítménymutatók a gépi tanulásban??
2. Mi a teljesítménymátrix a gépi tanulásban??
3. Hogyan méri a gépi tanulás teljesítményét??
4. Melyek a teljesítménymutatók az osztályozáshoz?

Melyek a teljesítménymutatók a gépi tanulásban??

Használhatunk osztályozási teljesítménymutatókat, például naplóveszteséget, pontosságot, AUC-t (görbe alatti terület) stb. Egy másik példa a gépi tanulási algoritmusok értékelésének metrikájára a pontosság, a visszahívás, amely elsősorban a keresőmotorok által használt algoritmusok rendezésére használható.

Mi a teljesítménymátrix a gépi tanulásban??

A teljesítménymutatók minden gépi tanulási folyamat részét képezik. Megmondják, ha haladsz, és számot írnak rá. Minden gépi tanulási modellnek, legyen az lineáris regresszió vagy olyan SOTA technika, mint a BERT, szükség van egy mutatóra a teljesítmény megítéléséhez.

Hogyan méri a gépi tanulás teljesítményét??

Különféle módok a gépi tanulási modell teljesítményének értékelésére

1. Zavart mátrix.
2. Pontosság.
3. Pontosság.
4. Visszahívás.
5. Sajátosság.
6. F1 pontszám.
7. Precíziós-visszahívási vagy PR-görbe.
8. ROC (Receiver Operating Characteristics) görbe.

Melyek a teljesítménymutatók az osztályozáshoz?

Az osztályozási probléma leggyakrabban használt teljesítménymutatói a következők: Pontosság. Zavartság mátrix. Pontosság, visszahívás és F1 pontszám.