В классификации есть метрика Precision. Но слышали ли вы про Average Precision? Знаете, зачем она используется?
Average Precision (AP) — это метрика, которая оценивает баланс между точностью (precision) и полнотой (recall) на всех возможных порогах классификации.
Как это работает: ▪️Модель начинает с высокого порога, где она «уверена» в своих предсказаниях, и постепенно снижает его, увеличивая полноту (recall). ▪️Для каждого порога вычисляется точность и строится кривая зависимости Precision-Recall. ▪️Average Precision — это площадь под этой кривой.
Почему это важно? AP дает более полную картину качества модели, чем точность или полнота, так как учитывает все пороги вероятностей. Она особенно полезна: ✅ В задачах с несбалансированными данными (где положительных примеров мало). ✅ В задачах ранжирования (например, поиск, детекция объектов). ✅ Для оценки модели в условиях, когда важен не только один порог, но и общее поведение модели.
В классификации есть метрика Precision. Но слышали ли вы про Average Precision? Знаете, зачем она используется?
Average Precision (AP) — это метрика, которая оценивает баланс между точностью (precision) и полнотой (recall) на всех возможных порогах классификации.
Как это работает: ▪️Модель начинает с высокого порога, где она «уверена» в своих предсказаниях, и постепенно снижает его, увеличивая полноту (recall). ▪️Для каждого порога вычисляется точность и строится кривая зависимости Precision-Recall. ▪️Average Precision — это площадь под этой кривой.
Почему это важно? AP дает более полную картину качества модели, чем точность или полнота, так как учитывает все пороги вероятностей. Она особенно полезна: ✅ В задачах с несбалансированными данными (где положительных примеров мало). ✅ В задачах ранжирования (например, поиск, детекция объектов). ✅ Для оценки модели в условиях, когда важен не только один порог, но и общее поведение модели.
#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
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Why Telegram?
Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from hk
