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- Quais métricas você usaria em um problema de classificação?
- Qual métrica você deve usar para avaliar seu classificador se os dados estiverem desequilibrados Como eles são derivados?
- Como você lida com dados desequilibrados na classificação?
- Qual métrica você pode usar para avaliar um modelo de classificação?
Quais métricas você usaria em um problema de classificação?
As métricas de desempenho mais comumente usadas para problemas de classificação são as seguintes,
- Precisão.
- Matriz de confusão.
- Precisão, recall e pontuação F1.
- ROC AUC.
- Perda de toras.
Qual métrica você deve usar para avaliar seu classificador se os dados estiverem desequilibrados Como eles são derivados?
A métrica de precisão nos diz quantas amostras previstas são relevantes i.e. nossos erros em classificar a amostra como correta se não for verdade. esta métrica é uma boa escolha para o cenário de classificação desequilibrada.
Como você lida com dados desequilibrados na classificação?
7 técnicas para lidar com dados desequilibrados
- Use as métricas de avaliação certas. ...
- Faça uma nova amostra do conjunto de treinamento. ...
- Use a validação cruzada K-fold da maneira certa. ...
- Combinar diferentes conjuntos de dados reamostrados. ...
- Reamostrar com diferentes proporções. ...
- Agrupe a classe abundante. ...
- Projete seus próprios modelos.
Qual métrica você pode usar para avaliar um modelo de classificação?
Área sob a curva (AUC) é uma das métricas mais amplamente utilizadas para avaliação. É usado para problemas de classificação binária. AUC de um classificador é igual à probabilidade de o classificador classificar um exemplo positivo escolhido aleatoriamente mais alto do que um exemplo negativo escolhido aleatoriamente.
