Metriky pre nevyváženú klasifikáciu

1. Aké metriky by ste použili pri klasifikačnom probléme?
2. Akú metriku by ste mali použiť na vyhodnotenie klasifikátora, ak sú údaje nevyvážené Ako sú odvodené?
3. Ako narábate s nevyváženými údajmi v klasifikácii?
4. Akú metriku môžete použiť na vyhodnotenie klasifikačného modelu?

Aké metriky by ste použili pri klasifikačnom probléme?

Najčastejšie používané výkonnostné metriky pre problém klasifikácie sú nasledujúce,

• Presnosť.
• Matica zmätku.
• Skóre presnosti, pripomenutia a F1.
• ROC AUC.
• Strata denníka.

Akú metriku by ste mali použiť na vyhodnotenie klasifikátora, ak sú údaje nevyvážené Ako sú odvodené?

Metrika presnosti nám hovorí, koľko predpovedaných vzoriek je relevantných i.e. naše chyby do klasifikácie vzorky ako správnej, ak to nie je pravda. táto metrika je dobrou voľbou pre scenár nevyváženej klasifikácie.

Ako narábate s nevyváženými údajmi v klasifikácii?

7 techník zaobchádzania s nevyváženými údajmi

1. Používajte správne metriky hodnotenia. ...
2. Prevzorkujte tréningovú sadu. ...
3. Používajte krížovú validáciu K-skladu správnym spôsobom. ...
4. Zoskupte rôzne prevzorkované súbory údajov. ...
5. Prevzorkovať s rôznymi pomermi. ...
6. Zoskupte bohatú triedu. ...
7. Navrhnite si vlastné modely.

Akú metriku môžete použiť na vyhodnotenie klasifikačného modelu?

Area Under Curve (AUC) je jednou z najpoužívanejších metrík hodnotenia. Používa sa na problém binárnej klasifikácie. AUC klasifikátora sa rovná pravdepodobnosti, že klasifikátor zaradí náhodne zvolený pozitívny príklad vyššie ako náhodne zvolený negatívny príklad.