Metrik untuk klasifikasi tidak seimbang

1. Metrik apa yang akan Anda gunakan dalam masalah klasifikasi??
2. Metrik apa yang harus Anda gunakan untuk mengevaluasi pengklasifikasi Anda jika data tidak seimbang Bagaimana turunannya?
3. Bagaimana Anda menangani data yang tidak seimbang dalam klasifikasi??
4. Metrik mana yang dapat Anda gunakan untuk mengevaluasi model klasifikasi??

Metrik apa yang akan Anda gunakan dalam masalah klasifikasi??

Metrik kinerja yang paling umum digunakan untuk masalah klasifikasi adalah sebagai berikut:,

• Ketepatan.
• Matriks Kebingungan.
• Presisi, Recall, dan skor F1.
• ROC AUC.
• Log-rugi.

Metrik apa yang harus Anda gunakan untuk mengevaluasi pengklasifikasi Anda jika data tidak seimbang Bagaimana turunannya?

Metrik presisi memberi tahu kita berapa banyak sampel yang diprediksi relevan.e. kesalahan kami dalam mengklasifikasikan sampel sebagai yang benar jika itu tidak benar. metrik ini adalah pilihan yang baik untuk skenario klasifikasi tidak seimbang.

Bagaimana Anda menangani data yang tidak seimbang dalam klasifikasi??

7 Teknik Menangani Data yang Tidak Seimbang

1. Gunakan metrik evaluasi yang tepat. ...
2. Contoh set pelatihan. ...
3. Gunakan K-fold Cross-Validation dengan cara yang benar. ...
4. Ansambel kumpulan data sampel ulang yang berbeda. ...
5. Sampel ulang dengan rasio yang berbeda. ...
6. Kelompokkan kelas yang melimpah. ...
7. Desain model Anda sendiri.

Metrik mana yang dapat Anda gunakan untuk mengevaluasi model klasifikasi??

Area Under Curve (AUC) adalah salah satu metrik yang paling banyak digunakan untuk evaluasi. Ini digunakan untuk masalah klasifikasi biner. AUC pengklasifikasi sama dengan probabilitas bahwa pengklasifikasi akan memberi peringkat contoh positif yang dipilih secara acak lebih tinggi daripada contoh negatif yang dipilih secara acak.