Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик - страница 5

Для задач обнаружения аномалий можно использовать метрики, такие как показатель точности (precision), показатель полноты (recall), F-меру (F1-score), площадь под кривой операционной характеристики получателя (AUROC) и другие.

Для задач обнаружения объектов метрики качества могут включать среднюю точность (mAP), коэффициент пересечения (IoU), точность (precision), полноту (recall) и другие.

В данной книге мы рассмотрим более подробно каждую метрику и ее применение в различных задачах машинного обучения. Мы также рассмотрим способы интерпретации метрик и примеры их использования на практике. Мы надеемся, что это поможет вам лучше понимать, как выбрать подходящую метрику качества модели и как правильно интерпретировать ее результаты.

Метрики качества модели для задач классификации, такие как Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC AUC, Log Loss и Confusion Matrix (Матрица ошибок), применяются в различных жизненных ситуациях, где необходимо оценить производительность алгоритмов классификации. Вот несколько примеров:

Медицинская диагностика: В медицине алгоритмы классификации могут использоваться для диагностики заболеваний, определения стадий рака, предсказания риска развития определенных заболеваний или идентификации патогенов. Метрики, такие как Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC AUC и Confusion Matrix, могут быть использованы для оценки эффективности этих алгоритмов и улучшения точности диагностики.

Фильтрация спама: В системах фильтрации спама алгоритмы классификации используются для определения спам-писем и разделения их от легитимных сообщений. Метрики, такие как Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC AUC и Log Loss, могут быть использованы для оценки производительности этих систем и определения того, насколько хорошо они фильтруют спам.

Определение мошенничества: В банковской и финансовой сфере алгоритмы классификации используются для обнаружения подозрительных транзакций, мошенничества с кредитными картами или неправомерного использования. Метрики, такие как Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC AUC и Confusion Matrix, могут быть использованы для оценки производительности этих систем и определения областей для дальнейшего улучшения.

Рекомендательные системы: