Как определить, какой показатель оценки c следует использовать для постановки задачи классификации в машинном обучении?

Question

Какой показатель оценки c следует использовать для постановки задачи классификации? На каком факторе я должен решить? 1. Точность 2. Оценка F1 3. AU C RO C Оценка 4. Потеря журнала

Answer 1

Точность - отличный показатель c, когда вы работаете со сбалансированным набором данных. Это число истинных прогнозов по общему количеству прогнозов.

Оценка F1 - отличный показатель c, когда вы хотите максимизировать точность и повторение прогноза, это также отлично подходит для несбалансированных наборов данных.

AU C RO C Оценка показывает, какая часть ваших данных покрывается алгоритмом. Мне очень нравится использовать эту оценку metri c, она хорошо работает как для сбалансированных, так и для несбалансированных наборов данных.

Log Loss - это логарифмическая c потеря прогноза, рассчитанная на пересечении -энтропия между предсказанным ярлыком и истинным ярлыком. Я никогда не использовал этот показатель c раньше.