Можно ли считать функцию потерь метрикой качества?
Нет, ставить знак равенства здесь нельзя.
✅Функция потерь — это математическое выражение, используемое для измерения ошибки модели при её обучении. Она показывает, насколько сильно предсказания модели отличаются от реальных значений. Функция потерь служит основой для оптимизации: обучение модели заключается в минимизации значения этой функции.
Примеры: ▪️Среднеквадратичная ошибка (Mean Squared Error, MSE) для регрессии. ▪️Кросс-энтропия (Cross-Entropy Loss) для классификации.
✅Метрика — это внешний, объективный критерий качества. Он не зависит напрямую от параметров модели — только от предсказанных и фактических меток.
Примеры: ▪️Точность (Accuracy) для классификации. ▪️F1-мера для задач с несбалансированными классами.
Можно ли считать функцию потерь метрикой качества?
Нет, ставить знак равенства здесь нельзя.
✅Функция потерь — это математическое выражение, используемое для измерения ошибки модели при её обучении. Она показывает, насколько сильно предсказания модели отличаются от реальных значений. Функция потерь служит основой для оптимизации: обучение модели заключается в минимизации значения этой функции.
Примеры: ▪️Среднеквадратичная ошибка (Mean Squared Error, MSE) для регрессии. ▪️Кросс-энтропия (Cross-Entropy Loss) для классификации.
✅Метрика — это внешний, объективный критерий качества. Он не зависит напрямую от параметров модели — только от предсказанных и фактических меток.
Примеры: ▪️Точность (Accuracy) для классификации. ▪️F1-мера для задач с несбалансированными классами.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from de
