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- Quais são as diferentes métricas de desempenho no aprendizado de máquina?
- O que é matriz de desempenho em aprendizado de máquina?
- Como você mede o desempenho do aprendizado de máquina?
- Quais são as métricas de desempenho para classificação?
Quais são as diferentes métricas de desempenho no aprendizado de máquina?
Podemos usar métricas de desempenho de classificação, como Log-Loss, Precisão, AUC (Área sob a curva), etc. Outro exemplo de métrica para avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina é precisão, recall, que pode ser usado para classificar algoritmos usados principalmente por mecanismos de pesquisa.
O que é matriz de desempenho em aprendizado de máquina?
As métricas de desempenho fazem parte de todo pipeline de aprendizado de máquina. Eles dizem se você está fazendo progresso e colocam um número nisso. Todos os modelos de aprendizado de máquina, seja regressão linear ou uma técnica SOTA como o BERT, precisam de uma métrica para julgar o desempenho.
Como você mede o desempenho do aprendizado de máquina?
Várias maneiras de avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina
- Matriz de confusão.
- Precisão.
- Precisão.
- Lembrar.
- Especificidade.
- Pontuação F1.
- Precisão-recall ou curva PR.
- Curva ROC (Receiver Operating Characteristics).
Quais são as métricas de desempenho para classificação?
As métricas de desempenho mais comumente usadas para problemas de classificação são as seguintes: Precisão. Matriz de confusão. Precisão, recall e pontuação F1.
