В реальном машинном обучении мы столкнемся с множеством различных метрик оценки, иногда нам нужно создать свои собственные метрики оценки, основанные на проблеме, но в этой записной книжке мы увидим некоторые из наиболее часто используемых метрик оценки. В классификации чаще всего используются следующие показатели: Точность Точность Отзывать F1-счет Площадь под кривой или (площадь под кривой ROC(рабочая характеристика приемника)) AUC Потеря журнала Вышеупомянутые..

Библиотека Python для быстрого расчета и отображения показателей производительности модели машинного обучения с доверительными интервалами. Специалисты по данным тратят много времени на оценку производительности своих моделей машинного обучения. Распространенным средством для этого является отчет о классификации для задач классификации, например, встроенный в библиотеку scikit-learn (на которую ссылаются более 440 000 раз на Github). Точно так же для задач регрессии используется..