Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Какие метрики классификации вы знаете?

🔸 Accuracy (иногда, «точность»). Это доля объектов, для которых модель правильно предсказала класс. Есть обратная ей метрика — доля ошибочных классификаций (error rate). Считается как 1 — accuracy.
🔸 Precision (тоже переводят как «точность»). Это доля правильно предсказанных положительных объектов среди всех объектов, которые модель сочла положительным классом.
🔸 Recall («полнота»). Доля правильно предсказанных положительных объектов среди всех настоящих объектов положительного класса.
🔸 F1-мера. Это среднее гармоническое пары Precision-Recall.
🔸 AUC (Area Under Curve). Чем лучше классификатор разделяет два класса, тем больше площадь под кривой (её ещё называют ROC-кривой). Эта метрика показывает соотношение между долей истинно положительных результатов и долей ложноположительных результатов при разных порогах классификации.

www.tg-me.com/jp/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/106

1.2K viewsNov 15, 2023 at 11:30

Какие метрики классификации вы знаете?

🔸 Accuracy (иногда, «точность»). Это доля объектов, для которых модель правильно предсказала класс. Есть обратная ей метрика — доля ошибочных классификаций (error rate). Считается как 1 — accuracy.
🔸 Precision (тоже переводят как «точность»). Это доля правильно предсказанных положительных объектов среди всех объектов, которые модель сочла положительным классом.
🔸 Recall («полнота»). Доля правильно предсказанных положительных объектов среди всех настоящих объектов положительного класса.
🔸 F1-мера. Это среднее гармоническое пары Precision-Recall.
🔸 AUC (Area Under Curve). Чем лучше классификатор разделяет два класса, тем больше площадь под кривой (её ещё называют ROC-кривой). Эта метрика показывает соотношение между долей истинно положительных результатов и долей ложноположительных результатов при разных порогах классификации.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований