Pembelajaran mesin metrik kinerja

1. Apa saja metrik kinerja yang berbeda dalam pembelajaran mesin??
2. Apa itu matriks kinerja dalam pembelajaran mesin?
3. Bagaimana Anda mengukur kinerja pembelajaran mesin?
4. Apa metrik kinerja untuk klasifikasi??

Apa saja metrik kinerja yang berbeda dalam pembelajaran mesin??

Kita dapat menggunakan metrik kinerja klasifikasi seperti Log-Loss, Accuracy, AUC(Area under Curve) dll. Contoh metrik lain untuk evaluasi algoritme pembelajaran mesin adalah presisi, ingatan, yang dapat digunakan untuk menyortir algoritme yang terutama digunakan oleh mesin telusur.

Apa itu matriks kinerja dalam pembelajaran mesin?

Metrik performa adalah bagian dari setiap alur pembelajaran mesin. Mereka memberi tahu Anda jika Anda membuat kemajuan, dan memberi nomor padanya. Semua model pembelajaran mesin, apakah itu regresi linier, atau teknik SOTA seperti BERT, memerlukan metrik untuk menilai kinerja.

Bagaimana Anda mengukur kinerja pembelajaran mesin?

Berbagai cara untuk mengevaluasi kinerja model pembelajaran mesin

1. Matriks kebingungan.
2. Ketepatan.
3. presisi.
4. Mengingat.
5. Kekhususan.
6. skor F1.
7. Presisi-Recall atau kurva PR.
8. Kurva ROC (Karakteristik Operasi Penerima).

Apa metrik kinerja untuk klasifikasi??

Metrik kinerja yang paling umum digunakan untuk masalah klasifikasi adalah sebagai berikut, Akurasi. Matriks Kebingungan. Presisi, Recall, dan skor F1.