Apprendimento automatico delle metriche delle prestazioni

1. Quali sono le diverse metriche delle prestazioni nell'apprendimento automatico??
2. Che cos'è la matrice delle prestazioni nell'apprendimento automatico??
3. Come si misurano le prestazioni dell'apprendimento automatico??
4. Quali sono le metriche delle prestazioni per la classificazione??

Quali sono le diverse metriche delle prestazioni nell'apprendimento automatico??

Possiamo utilizzare metriche delle prestazioni di classificazione come Log-Loss, Accuracy, AUC (Area under Curve) ecc. Un altro esempio di metrica per la valutazione degli algoritmi di apprendimento automatico è la precisione, il richiamo, che può essere utilizzato per gli algoritmi di ordinamento utilizzati principalmente dai motori di ricerca.

Che cos'è la matrice delle prestazioni nell'apprendimento automatico??

Le metriche delle prestazioni fanno parte di ogni pipeline di machine learning. Ti dicono se stai facendo progressi e ci mettono un numero. Tutti i modelli di apprendimento automatico, che si tratti di regressione lineare o di una tecnica SOTA come BERT, necessitano di una metrica per giudicare le prestazioni.

Come si misurano le prestazioni dell'apprendimento automatico??

Vari modi per valutare le prestazioni di un modello di apprendimento automatico

1. Matrice di confusione.
2. Precisione.
3. Precisione.
4. Richiamare.
5. Specificità.
6. Punteggio F1.
7. Richiamo di precisione o curva PR.
8. Curva ROC (caratteristiche operative del ricevitore).

Quali sono le metriche delle prestazioni per la 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.