Métricas de avaliação de modelo

1. O que são métricas de avaliação de modelo?
2. Quais são as métricas escolhidas para avaliar o desempenho do modelo?
3. Quais são os diferentes tipos de métricas de avaliação?
4. Qual métrica você pode usar para avaliar um modelo de classificação?

O que são métricas de avaliação de modelo?

Vamos agora definir as métricas de avaliação para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, que é um componente integrante de qualquer projeto de ciência de dados. Tem como objetivo estimar a precisão da generalização de um modelo sobre os dados futuros (não vistos / fora da amostra).

Quais são as métricas escolhidas para avaliar o desempenho do modelo?

Precisão: a proporção do número total de previsões que estavam corretas. Valor preditivo positivo ou precisão: a proporção de casos positivos que foram identificados corretamente. Valor preditivo negativo: a proporção de casos negativos que foram identificados corretamente.

Quais são os diferentes tipos de métricas de avaliação?

Esta postagem é sobre várias métricas de avaliação e como e quando usá-las.

• Exatidão, precisão e recall: A. ...
• Pontuação F1: Esta é minha métrica de avaliação favorita e eu costumo usá-la muito em meus projetos de classificação. ...
• Perda de Log / Crossentropy Binário. ...
• Cruzentropia categórica. ...
• AUC.

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 que o classificador classifique um exemplo positivo escolhido aleatoriamente mais alto do que um exemplo negativo escolhido aleatoriamente.