р и интерпретация метрик может быть сложным процессом, особенно для тех, кто только начинает изучать машинное обучение. В данной книге мы стремимся объяснить сложные аспекты на доступном языке, чтобы помочь вам лучше понять, как выбирать, интерпретировать и применять метрики качества моделей машинного обучения.
В этой книге вы узнаете о разных метриках качества модели, их особенностях, применении в разных задачах машинного обучения и их интерпретации. Мы также предоставим практические примеры использования метрик для лучшего понимания их работы в реальных условиях.
Мы надеемся, что эта книга станет полезным ресурсом для тех, кто хочет углубить свои знания о выборе и применении метрик для оценки качества моделей машинного обучения. Книга будет полезна как специалистам в области машинного обучения, так и бизнес-аналитикам, применяющим модели машинного обучения для решения различных задач. Понимание метрик качества модели поможет им принимать более обоснованные решения, основанные на анализе результатов моделирования, и лучше понимать влияние изменений параметров модели на ее производительность. Кроме того, книга может быть полезна начинающим специалистам в области машинного обучения, которые только начинают осваивать теорию и практику оценки качества модели.
Термины и определения
Модель машинного обучения – алгоритм, который использует статистические методы для обучения на данных и прогнозирования результатов на новых данных.
Метрика качества модели – инструмент для оценки производительности модели машинного обучения. Метрики качества модели позволяют измерить точность и качество работы модели на данных.
Задача классификации – задача машинного обучения, при которой модель должна отнести объекты к определенным классам на основе характеристик объектов.
Задача регрессии – задача машинного обучения, при которой модель должна предсказать численный выход на основе входных данных.
Задача кластеризации – задача машинного обучения, при которой модель должна группировать объекты в кластеры на основе сходства между объектами.
Задача обнаружения аномалий – задача машинного обучения, при которой модель должна определять объекты, которые отличаются от нормального поведения.
Задача обнаружения объектов – задача машинного обучения, при которой модель должна обнаруживать объекты на изображениях и видео.
Accuracy (Точность) – метрика качества модели для задач классификации, которая определяет долю правильных ответов, которые модель дает для всех классов.
Precision (Точность) – метрика качества модели для задач классификации, которая определяет долю истинно положительных ответов относительно всех положительных ответов.
Recall (Полнота) – метрика качества модели для задач классификации, которая определяет долю истинно положительных ответов относительно всех истинно положительных и ложно отрицательных ответов.
F1-score (F-мера) – метрика качества модели для задач классификации, которая является гармоническим средним между точностью и полнотой.
ROC AUC – метрика качества модели для задач классификации, которая измеряет способность модели различать между классами.
Mean Squared Error (MSE) – метрика качества модели для задач регрессии, которая измеряет среднеквадратическую ошибку между прогнозируемым и фактическими значениями.
Root Mean Squared Error (RMSE) – метрика качества модели для задач регрессии, которая является корнем из среднеквадратической ошибки.
Mean Absolute Error (MAE) – метрика качества модели для задач регрессии, которая измеряет среднюю абсолютную ошибку между прогнозируемым и фактическим значением.
R-squared (коэффициент детерминации) – метрика качества модели для задач регрессии, которая измеряет долю дисперсии, которая может быть объяснена моделью.
Silhouette coefficient (коэффициент силуэта) – метрика качества модели для задач кластеризации, которая измеряет степень разделения кластеров.
Calinski-Harabasz index (индекс Калински-Харабаса) – метрика качества модели для задач кластеризации, которая измеряет степень разделения кластеров и межкластерное расстояние.
Davies-Bouldin index (индекс Дэвиса-Болдина) – метрика качества модели для задач кластеризации, которая измеряет суммарное сходство кластеров и их компактность.
AUROC (площадь под кривой операционной характеристики получателя) – метрика качества модели для задач обнаружения аномалий и классификации, которая измеряет способность модели различать между классами и находить аномалии.
Mean Average Precision (mAP) – метрика качества модели для задач обнаружения объектов, которая измеряет среднюю точность распознавания объектов на изображениях.
Intersection
