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- Quali metriche useresti in un problema di classificazione?
- Quale metrica dovresti usare per valutare il tuo classificatore se i dati sono sbilanciati Come viene derivato??
- Come gestisci i dati sbilanciati nella classificazione??
- Quale metrica puoi utilizzare per valutare un modello di classificazione?
Quali metriche useresti in un problema di classificazione?
Le metriche delle prestazioni più comunemente utilizzate per i problemi di classificazione sono le seguenti,
- Precisione.
- Matrice di confusione.
- Precisione, richiamo e punteggio F1.
- ROC AUC.
- Log-perdita.
Quale metrica dovresti usare per valutare il tuo classificatore se i dati sono sbilanciati Come viene derivato??
La metrica di precisione ci dice quanti campioni previsti sono rilevanti i.e. i nostri errori nel classificare il campione come corretto se non è vero. questa metrica è una buona scelta per lo scenario di classificazione sbilanciato.
Come gestisci i dati sbilanciati nella classificazione??
7 tecniche per gestire i dati sbilanciati
- Usa le giuste metriche di valutazione. ...
- Ricampionare il training set. ...
- Usa K-fold Cross-Validation nel modo giusto. ...
- Raggruppa diversi set di dati ricampionati. ...
- Ricampionare con rapporti diversi. ...
- Raggruppa la classe abbondante. ...
- Progetta i tuoi modelli.
Quale metrica puoi utilizzare per valutare un modello di classificazione?
Area Under Curve (AUC) è una delle metriche più utilizzate per la valutazione. È usato per problemi di classificazione binaria. L'AUC di un classificatore è uguale alla probabilità che il classificatore classifichi un esempio positivo scelto a caso più alto di un esempio negativo scelto a caso.
