оценка моделей — aicomb.ru

Метка оценка моделей

Метрики оценки в машинном обучении.

Метрики оценки в машинном обучении.

Разделение выборки на тренировочную и тестовую Основной шаг при создании модели машинного обучения — это разделение доступных данных на две части: тренировочную и тестовую выборки. Тренировочная выборка используется для обучения модели. Здесь модель знакомится с данными и настраивает свои параметры…

Читать далееМетрики оценки в машинном обучении.
Оценка моделей машинного обучения.

Оценка моделей машинного обучения.

Значение оценки моделей машинного обучения Оценка моделей машинного обучения происходит по различным метрикам, которые позволяют оценить качество предсказаний. Некоторые из основных метрик включают в себя точность (accuracy), полноту (recall), точность (precision) и F1-меру. Каждая из этих метрик оценивает модель с…

Читать далееОценка моделей машинного обучения.