Отношение числа правильно предсказанных положительных классов к общему числу положительных предсказаний модели. Это метрика, которая измеряет точность модели в определении положительных случаев.
F-мера (F1-Score): Среднее гармоническое между точностью и полнотой. Это метрика, которая учитывает и точность, и полноту для достижения баланса между ними.
Характеристическая кривая работы классификатора (ROC-кривая): Это график, который показывает зависимость между долей истинно положительных классов и долей ложно положительных классов при варьировании порога классификации модели. Площадь под ROC-кривой (AUC-ROC) также является распространенной метрикой для оценки модели классификации.
Средняя абсолютная ошибка (MAE) и среднеквадратическая ошибка (MSE): Это метрики, которые измеряют среднюю абсолютную и среднеквадратическую разницу между предсказанными значениями модели и фактическими значениями в задачах регрессии. Выбор метрик зависит от типа задачи и целей моделирования. Важно выбирать метрики, которые наилучшим образом соответствуют конкретной задаче и учитывают ее особенности.
4. Настройка и оптимизация модели: При необходимости модель может быть настроена и оптимизирована для достижения лучших результатов. Это может включать подбор оптимальных гиперпараметров модели, применение регуляризации, ансамблирование моделей и другие методы. Некоторые методы настройки и оптимизации модели включают: Подбор оптимальных гиперпараметров: Гиперпараметры модели, такие как скорость обучения, количество скрытых слоев в нейронных сетях или глубина деревьев в случайных лесах, могут иметь значительное влияние на производительность модели. Используя методы перекрестной проверки или оптимизации, можно исследовать различные комбинации гиперпараметров и выбрать наилучшие. Применение регуляризации: Регуляризация помогает снизить переобучение модели и улучшить ее обобщающую способность. Различные методы регуляризации, такие как L1 и L2 регуляризация, могут быть применены к модели для контроля сложности и избежания переобучения. Ансамблирование моделей: Ансамблирование предполагает объединение нескольких моделей для получения более сильного и устойчивого предсказания. Методы ансамблирования, такие как случайный лес или градиентный бустинг, могут использоваться для комбинирования прогнозов нескольких моделей.